第二章--4-蛋白质鉴定技术-质谱数据分析-end-2.ppt

质谱数据的预处理 1 原始质谱数据的预处理 2 谱峰中心化后的质谱数据的预处理 1 原始质谱数据的预处理 1）质谱过滤(Spmrum filtering) 去除一些已知的公共污染物，比如角蛋白或者酶自解产生的多肽，可减少待测蛋白质鉴定中的错误解释 2）质谱合并(Spectrum joining) 同一个多肽的不同的质谱识别出来并去掉，从而减少质谱的数据量 1 原始质谱数据的预处理 3）质谱去噪(Dcnoising) 识别质谱中的容易区分的噪声 4）谱峰中心化(Peak centroiding) 轮廓质谱图---棒状质谱图 质谱数据的预处理 1 原始质谱数据的预处理 2 谱峰中心化后的质谱数据的预处理 去同位的效果 PMF鉴定蛋白质 肽质谱指纹图是从一级质谱（MS）中鉴定多肽的主要方法。 酶解后的蛋白片段通过质谱精确测定每个肽段的分子量，得到该蛋白的肽指纹图谱，并通过和数据库中每一个蛋白的理论酶解片段比较从而实现蛋白的肽指纹图谱鉴定 目前来说，由MALDI-TOF质谱仪产生的质谱图精度较高，而由ESI质谱仪产生的质谱图精度相对较低。 另一个问题是，ESI产生的质谱图中的离子通常带有很多电荷，而MALDI质谱图中的离子一般只带一个电荷，比较容易计算。 所以从一级质谱鉴定蛋白质的算法（质量纹）主要用在MALDI-TOF产生的质谱图上。 常用的质量纹算法 现在试验中可用的算法有： Mascot: Profound: /cgi-bin/Profound Expasy tools: http://www.expasy.ch/tools/ PeptideSearch: http://mac-mann6.embl-heidelberg.de Mascot简介 使用类型 在线检索：免费，数据库总是必威体育精装版的，检索速度快，简单，只需将peak list文件导入即可，但文件大小受限制 本地检索：需要购买软件及安装数据库，但使用方便、可以进行大规模的数据检索分析和数据库配置，功能更加强大 Mascot是一款强大的数据库检索软件，可以实现从质谱数据到蛋白质的鉴定，其检索方式包括以下三种： Peptide Mass Fingerprint （肽指纹图谱检索） Sequence Query （部分序列比对） MS/MS Ion Search （串联质谱检索） 打分算法---分数计算 说明：这个分数算法是PMF的分数算法，MS/MS ion search则采用其它分数算法 打分算法---分数计算 分数高低取决于数据库的大小与设定的E值，对于特定的数据库和E值(如E=0.05)，则可以算出S。 一般用确定的E值来设定对应的阈值分数。如下图，E=0.05，则阴影内结果表示为小于阈值分数的不可信结果 PMF中的问题 第一个问题：质量相近的多肽怎么处理？ 在现实的蛋白数据库中，多肽的数量是很庞大的。这里面难保不会有质量非常相近的多肽。这样，就造成了质谱图上的一个峰可能匹配不止一个多肽，于是我们就难以知晓这张质谱图究竟代表哪个蛋白。 解决方案 第一个解决的办法是限制用来有哪些信誉好的足球投注网站的数据库。比如，你如果做的试验用的是小白鼠的组织，那么你可以只在鼠类的数据库中有哪些信誉好的足球投注网站，这样就可以减低出现这种情况的可能性。 第二个解决的办法是要求必须有多个多肽和数据库相匹配，才做出最后的蛋白质鉴定。 长蛋白和短蛋白 第二个问题：长蛋白可能会更容易的被匹配。 因为长蛋白里的多肽数目较多，即以概率来算，匹配上的几率也会比较大。 质量纹算法必须考虑这个问题，给短蛋白一定的补偿。 多个蛋白的情况 第三个问题就是在一张质谱图中可能有多个蛋白存在。 通常，MALDI-TOF是与双向电泳连接使用。双向电泳的一个电泳点上可能有2-3个蛋白，这样就增加了鉴定的难度。 由于无法预知一个电泳点上有多少蛋白质，PMF的效果可能会受到很大的影响。 多肽质量纹：小结 质量纹算法是用一级质谱鉴定蛋白质的经典方法。 质量纹算法比较简单，一般使用较简单的统计模型，速度一般较快。 质量纹算法的效果受到很多方面的限制， 首先是仪器精度的限制 其次是样品中可能有多个蛋白的限制。 理论质谱图和试验质谱图 数据库有哪些信誉好的足球投注网站鉴定肽 输入： 给定实验串联质谱S 肽序列数据库D = {pep1, pep2, …, pepn}; 实验条件C 输出： 在条件C下，D中最可能生成质谱S的肽序列pep* 肽鉴定算法的性能取决于我们预测质谱的能力 小结 介绍了用于鉴定一级质谱的多肽质量纹（PMF）和用于鉴定二级质谱的数据库有哪些信誉好的足球投注网站算法。 鉴定一级质谱时，可用的信息较少，所以算法比较简单而完善，但其作用有限。 鉴定二级质谱比较复杂，涉及的步骤也较多，目前的方法仍未臻完善。 后筛选时鉴定多肽过程中非常重要的一步，通过反向数据库或随机数据库