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蛋白质质谱分析的无标记定量算法研究进展
  • ISSN号:1000-3282
  • 期刊名称:Progress in Biochemistry and Biophysics
  • 时间:2011
  • 页码:506-518
  • 分类:Q51[生物学—生物化学] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;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:国家青年自然科学基金(31000587)和蛋白质组学国家重点实验室开放课题(SKLP-0201004)资助项目.
  • 相关项目:蛋白质组中质谱数据无标记定量信息提取算法研究
中文摘要:

作为发现疾病相关生物标志物的重要途径,定量研究已成为蛋白质组学的热点问题.随着实验方法的发展和改进,定量数据处理算法也在不断更新和完善.将现有的无标记定量方法归纳为需要/不需要鉴定结果两类方法,分析比较了两类方法的异同及优缺点,详细讨论了所涉及的主要算法,总结了一些常用的无标记定量软件及对应的网络资源.展望了无标记定量数据分析的未来研究方向.

英文摘要:

As a main approach for disease related biomarkers discovery, quantitative research has become a hot topic in proteomics. With the development of experimental methods, the quantitative data processing methods are updated and improved constantly. Two categories of label-free quantitative algorithms are introduced at first, including database-free methods and database searching-based methods. Then, the analysis strategies and the details of the two kinds of methods are described, the advantages and disadvantages are also investigated, the frequently used tools and the corresponding internet resources are summarized. At last, some suggestions for improving the data processing of label-free quantitative proteomics 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