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串联质谱图谱从头测序算法研究进展
  • ISSN号:1000-3282
  • 期刊名称:《生物化学与生物物理进展》
  • 时间:0
  • 分类:Q51[生物学—生物化学] TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国防科学技术大学机电工程与自动化学院自动控制系,长沙410073, [2]军事医学科学院放射与辐射医学研究所,北京蛋白质组研究中心,蛋白质组学国家重点实验室,北京102206
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(973)(2006CB910803,2006CB910706,2010CB912700);国家高技术研究发展计划(863)(2006AA02A312);国家科技重大专项(2008ZX10002-016,2009ZX09301-002);蛋白质组学国家重点实验室课题(SKLP-Y200811)资助项目
中文摘要:

近年来,基于质谱技术的高通量蛋白质组学研究发展迅速,利用串联质谱图谱鉴定蛋白质是其数据处理中一个基础而又重要的环节.由于不需要利用蛋白质序列数据库,从头测序方法能够分析新物种或者基因组未测序物种的串联质谱数据,具有数据库搜索方法不可替代的优势.简要介绍高通量串联质谱图谱从头测序问题及其研究现状.归纳出几种典型的计算策略并分析了各种策略的优缺点.总结常用的从头测序算法和软件,介绍算法评估的各种指标和常用评估数据集,概括各种算法的特点,展望未来研究可能的发展方向.

英文摘要:

High-throughput mass spectrometry-based proteomics is developing rapidly in recent years.A key and essential issue in proteomics data processing is to identify proteins via tandem mass spectra.De novo peptide sequencing approach is database independent,which is a distinct advantage compared to database searching approach,so it can be used to analyze the data of new organisms or unsequenced organisms.De novo peptide sequencing problem is briefly described at first,and then the state-of-the-art of this problem is introduced from different aspects,which include the strategies with their advantages and disadvantages,frequently used algorithms and tools,criteria for algorithm assessment,and frequently used datasets for algorithm comparison.At last,the characteristics of some algorithms are summarized and some possible improvements of de novo peptide sequencing algorithm design are proposed.

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期刊信息
  • 《生物化学与生物物理进展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院生物物理研究所 中国生物物理学会
  • 主编:王大成
  • 地址:北京市朝阳区大屯路15号
  • 邮编:100101
  • 邮箱:prog@sun5.ibp.ac.cn
  • 电话:010-64888459
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3282
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2161/Q
  • 邮发代号:2-816
  • 获奖情况:
  • 1999年中国期刊奖提名奖,2000年中国科学院优秀期刊特别奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,美国科学引文索引(扩展库),美国生物科学数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:18821