protti: an R package for comprehensive data analysis of peptide- and protein-centric bottom-up proteomics data.
protti: an R package for comprehensive data analysis of peptide- and protein-centric bottom-up proteomics data.
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DOI：
10.1093/bioadv/vbab041
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
我们提出了一个灵活的，用户友好的R包，称为Protti，用于全面的质量控制，分析和解释定量自下而上的蛋白质组学数据。Protti支持分析以蛋白质为中心的数据，如与蛋白质表达分析相关的数据，以及以肽为中心的数据，如有限的蛋白质分解耦合质谱分析所产生的数据。由于其灵活的设计，它支持对无标签、数据依赖、数据独立和目标蛋白质组数据集的分析。Protti可以在任何搜索引擎和通常用于自下而上蛋白质组学实验的软件包上运行，如SpectrAert、Skyline、MaxQuant或Proteome Discoverer，并充分导出为表格格式。Protti是作为开源R包实现的。发布版本可通过CRAN(https://CRAN.R-project.org/package=protti))获得，可在所有主要操作系统上运行。开发版本在GitHub(https://github.com/jpquast/protti).)上维护包括示例在内的完整文档以插页的形式在我们的包网站(jpquast.githeb.io/protti/)上提供。
We present a flexible, user-friendly R package called protti for comprehensive quality control, analysis and interpretation of quantitative bottom-up proteomics data. protti supports the analysis of protein-centric data such as those associated with protein expression analyses, as well as peptide-centric data such as those resulting from limited proteolysis-coupled mass spectrometry analysis. Due to its flexible design, it supports analysis of label-free, data-dependent, data-independent and targeted proteomics datasets. protti can be run on the output of any search engine and software package commonly used for bottom-up proteomics experiments such as Spectronaut, Skyline, MaxQuant or Proteome Discoverer, adequately exported to table format. protti is implemented as an open-source R package. Release versions are available via CRAN (https://CRAN.R-project.org/package=protti) and work on all major operating systems. The development version is maintained on GitHub (https://github.com/jpquast/protti). Full documentation including examples is provided in the form of vignettes on our package website (jpquast.github.io/protti/).
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btw580
发表时间：
2017-01-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Wieczorek S;Combes F;Lazar C;Giai Gianetto Q;Gatto L;Dorffer A;Hesse AM;Couté Y;Ferro M;Bruley C;Burger T
通讯作者：
Burger T
影响因子：
14.9
作者：
Ritchie ME;Phipson B;Wu D;Hu Y;Law CW;Shi W;Smyth GK
通讯作者：
Smyth GK
DOI：
10.1016/j.csbj.2020.06.036
发表时间：
2020-01-01
影响因子：
6
作者：
Minadakis, George;Sokratous, Kleitos;Spyrou, George M.
通讯作者：
Spyrou, George M.
影响因子：
5.8
作者：
van Breukelen, Bas;van den Toorn, Henk W. P.;Heck, Albert J. R.
通讯作者：
Heck, Albert J. R.
影响因子：
4.4
作者：
Shah, Anup D.;Goode, Robert J. A.;Schittenhelm, Ralf B.
通讯作者：
Schittenhelm, Ralf B.