Proteome Informatics
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蛋白质组信息学
DOI：
10.1039/9781782626732-00133
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Liao H
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liao H
7.1在基于LC-MS/MS的发现研究中，可以从复杂的样品中确定数千种肽，由于质子化的数量不同，大多数肽表现为多个信号特征。原始分析数据非常复杂，在千兆字节的数量级上，在单个液相色谱图上收集了数千个Ms 1光谱。每个质谱包含100- 1000个独特的特征，每个特征在多个质谱中分离。Ms 1定量的第一个目的是通过在其色谱峰形状或提取的离子色谱（xIC）下积分离子计数来直接估计每个特征的强度。假设检测器线性，则该强度与离子计数成比例，而离子计数与肽丰度成比例。由于电离效率在特征之间变化，通过推断这些样品之间丰度差异的比率，仅可以确定处理组之间的相对丰度变化。尽管如此，如果我们拥有
7.1 Introduction in LC-Ms/Ms-based discovery studies, many thousands of peptides can be determined from complex samples, most appearing as multiple signal features due to differing numbers of protonation. raw analytical data are significantly complex, on the order of gigabytes, with many thousands of Ms1 spectra collected across a single liquid chromatogram. each mass spectrum contains 100–1000s of unique features, with each feature being separated across multiple mass spectra. the first aim of Ms1 quantitation is to directly estimate the intensity of each feature by integrating the ion count under its chromatographic peak shape or extracted ion chromatogram (xiC). assuming detector linearity, this intensity is proportional to the ion count, which is proportional to peptide abundance. since ionisation efficiency varies between features, only relative abundance changes across treatment groups can be established, by inferring ratios of how abundance differs between those samples. nevertheless, some level of absolute quantification is possible if we possess
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影响因子：
7.4
作者：
Gaunitz S;Nagy G;Pohl NL;Novotny MV
通讯作者：
Novotny MV
影响因子：
--
作者：
Guthals A;Watrous JD;Dorrestein PC;Bandeira N
通讯作者：
Bandeira N
Novor：实时肽从头测序软件。
DOI：
10.1007/s13361-015-1204-0
发表时间：
2015-11
影响因子：
3.2
作者：
Ma B
通讯作者：
Ma B
影响因子：
--
作者：
G. Hart;K. D. Greis;L. Dong;M. A. Blomberg;T. Chou;M. Jiang;E. Roquemore;Diane M. Snow;
通讯作者：
G. Hart;K. D. Greis;L. Dong;M. A. Blomberg;T. Chou;M. Jiang;E. Roquemore;Diane M. Snow;
影响因子：
9.5
作者：
Muth, Thilo;Renard, Bernhard Y.
通讯作者：
Renard, Bernhard Y.