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基于数据非依赖采集的蛋白质组质谱数据解析方法研究进展
文献摘要：
数据非依赖采集(DIA)是蛋白质组学领域近年来快速发展的质谱采集技术,其通过无偏碎裂隔离窗口内的所有母离子采集二级谱图,理论上可实现蛋白质样品的深度覆盖,同时具有高通量、高重现性和高灵敏度的优点.现有的DIA数据采集方法可以分为全窗口碎裂方法、隔离窗口序列碎裂方法和四维DIA数据采集方法(4D-DIA)3大类.针对DIA数据的不同特点,主要数据解析方法包括谱库搜索方法、蛋白质序列库直接搜索方法、伪二级谱图鉴定方法和从头测序方法4大类.解析得到的肽段鉴定结果需要进行可信度评估,包括使用机器学习方法的重排序和对报告结果集合的假发现率估计两个步骤,实现对数据解析结果的质控.本文对DIA数据的采集方法、数据解析方法及软件和鉴定结果可信度评估方法进行了整理和综述,并展望了未来的发展方向.
文献关键词：
蛋白质组学;数据非依赖采集;质谱;靶向数据提取
中图分类号：
作者姓名：
侯鑫行;周丕宇;宫鹏云;付嘉乐;刘超;王海鹏
作者机构：
山东理工大学计算机科学与技术学院,淄博255000;北京航空航天大学医学科学与工程学院&生物与医学工程学院,北京100191;清华大学生命科学学院,北京100084
文献出处：
引用格式：
[1]侯鑫行;周丕宇;宫鹏云;付嘉乐;刘超;王海鹏-.基于数据非依赖采集的蛋白质组质谱数据解析方法研究进展)[J].生物化学与生物物理进展,2022(12):2364-2386
A类：
靶向数据提取
B类：
数据非依赖采集,质谱数据,数据解析,解析方法,DIA,蛋白质组学,采集技术,无偏,碎裂,口内,谱图,深度覆盖,重现性,高灵敏度,数据采集方法,四维,4D,要数,搜索方法,蛋白质序列,图鉴,鉴定方法,从头测序,肽段鉴定,可信度评估,机器学习方法,重排序,假发,发现率,质控
AB值：
0.335657
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