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J-GLOBAL ID：201802264365854845   整理番号：18A0150327

トップダウン意図法を用いた高分解能ボトムアップタンデム質量スペクトルからのペプチドのde novo配列決定【Powered by NICT】

De Novo Sequencing of Peptides from High-Resolution Bottom-Up Tandem Mass Spectra using Top-Down Intended Methods

著者 (12件)： Vyatkina Kira (Center for Algorithmic Biotechnology, Institute of Translational Biomedicine, Saint Petersburg State University, Saint Petersburg, Russia) ,  Vyatkina Kira (Department of Mathematical and Information Technologies, Saint Petersburg Academic University, Russian Academy of Sciences, Saint Petersburg, Russia) ,  Vyatkina Kira (Department of Information Technologies and Programming, ITMO University, Saint Petersburg, Russia) ,  Vyatkina Kira (Department of Computer Technologies and Informatics, Saint Petersburg Electrotechnical University LETI, Saint Petersburg, Russia) ,  Dekker Lennard J. M. (Department of Neurology, Erasmus University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands) ,  Wu Si (Department of Chemistry and Biochemistry, University of Oklahoma, Norman, OK, USA) ,  VanDuijn Martijn M. (Department of Neurology, Erasmus University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands) ,  Liu Xiaowen (Department of BioHealth Informatics, Indiana University-Purdue University Indianapolis, Indianapolis, IN, USA) ,  Liu Xiaowen (Center for Computational Biology and Bioinformatics, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN, USA) ,  Tolic Nikola (Environmental Molecular Sciences Laboratory, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA, USA) ,  Luider Theo M. (Department of Neurology, Erasmus University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands) ,  Pasa-Tolic Ljiljana (Environmental Molecular Sciences Laboratory, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA, USA)
資料名： Proteomics  (Proteomics)
巻： 17  号： 23-24  ページ： ROMBUNNO.201600321  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1303A  ISSN： 1615-9853  CODEN： PROTC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高分解能質量分析計はますます実験室のためのアクセス可能になってきているにもかかわらず,タンデム(MS/MS)質量スペクトルはしばしば低解像度で収集した。また高分解能で取得したとしても,その処理に用いられるソフトウェアツールは完全にことから利益を得る傾向があるせず,この場合に相対質量許容差を特定する能力は,それぞれのアルゴリズムの利点のみ特徴として残っている。高分解能MS/MSスペクトルを解析するために最も効果的な方法は,精度レベルを考慮したより明確な方法で,(高分解能)トップダウンMS/MSデータに対して開発されたde novo配列決定フレームワークである高分解能ボトムアップデータセットを処理するための完全に適していることを実証によりこの主張を維持すべきであることを論じた,これは第一段階として行ったトップダウンのようなデコンボリューションはせいぜい数ピークを多くのスペクトルにおける残すであろう。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *スペクトル ,  支援プログラム ,  *直列接続 ,  *質量スペクトル ,  アルゴリズム ,  *ペプチド ,  デコンボリューション ,  公差 ,  *高分解能
準シソーラス用語： 低分解能 ,  *トップダウン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ボトムアッププロテオミクス ,  de novo配列決定 ,  高分解能質量分析

分類 (1件)： 分子構造  (EB03020Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： トップダウン ,  意図 ,  高分解能 ,  ボトムアップ ,  タンデム ,  質量スペクトル ,  ペプチド