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J-GLOBAL ID：201902286994844006   整理番号：19A2301559

スペクトルクラスタリングは低豊富蛋白質の無標識定量化を改善する【JST・京大機械翻訳】

Spectral Clustering Improves Label-Free Quantification of Low-Abundant Proteins

著者 (13件)： Griss Johannes (Department of Dermatology, Medical University of Vienna, Austria) ,  Griss Johannes (European Molecular Biology Laboratory, European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), Cambridge, United Kingdom) ,  Stanek Florian (Research Institute of Molecular Pathology (IMP), Vienna Biocenter (VBC), Austria) ,  Stanek Florian (Institute of Molecular Biotechnology of the Austrian Academy of Sciences (IMBA), Vienna Biocenter (VBC), Austria) ,  Hudecz Otto (Research Institute of Molecular Pathology (IMP), Vienna Biocenter (VBC), Austria) ,  Hudecz Otto (Institute of Molecular Biotechnology of the Austrian Academy of Sciences (IMBA), Vienna Biocenter (VBC), Austria) ,  Duernberger Gerhard (Research Institute of Molecular Pathology (IMP), Vienna Biocenter (VBC), Austria) ,  Duernberger Gerhard (Institute of Molecular Biotechnology of the Austrian Academy of Sciences (IMBA), Vienna Biocenter (VBC), Austria) ,  Duernberger Gerhard (Gregor Mendel Institute of Molecular Plant Biology (GMI), Vienna Biocenter (VBC), Austria) ,  Perez-Riverol Yasset (European Molecular Biology Laboratory, European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), Cambridge, United Kingdom) ,  Vizcaino Juan Antonio (European Molecular Biology Laboratory, European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), Cambridge, United Kingdom) ,  Mechtler Karl (Research Institute of Molecular Pathology (IMP), Vienna Biocenter (VBC), Austria) ,  Mechtler Karl (Institute of Molecular Biotechnology of the Austrian Academy of Sciences (IMBA), Vienna Biocenter (VBC), Austria)
資料名： Journal of Proteome Research  (Journal of Proteome Research)
巻： 18  号： 4  ページ： 1477-1485  発行年： 2019年 
JST資料番号： A1632A  ISSN： 1535-3893  CODEN： JPROBS  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： 無標識定量は,多くの質量分析に基づくプロテオミクス実験における一般的な実践になっている。近年,スペクトルクラスタリングが(主に大規模)プロテオミクスデータセットの解析を大幅に改善できることを示した。ここでは,スペクトルクラスタリングを用いて,付加的なペプチド-スペクトル整合を推論し,データセットにおける無標識定量的プロテオミクスデータの品質を改善することができることを示した。スペクトル計数とピーク強度に基づく無標識定量化を用いて,異なる実験設定を表す4つのよく知られた公開ベンチマークデータセットを分析した。両方のアプローチにおいて,著者らのスペクトル-クラスタアルゴリズムを通して付加的に推定されたペプチド-スペクトル整合は,データセットの雑音を増加させることなく,導出された定量的データの精度を増加させながら,低い豊富な蛋白質の検出能を改善した。さらに,提案したパイプラインをProteome Discovererの自由版を用いて再構築することを可能にする,著者らのスペクトルクラスタアルゴリズムのためのProteome Discovererノードを開発した。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： プロテオーム ,  スペクトロメータ ,  ペプチド ,  プロテオミクス ,  *タンパク質 ,  *スペクトル ,  アルゴリズム ,  再構成 ,  質量分析 ,  *クラスタ ,  雑音 ,  品質
準シソーラス用語： ピーク強度 ,  *無標識 ,  *スペクトラルクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： 無標識定量化 ,  スペクトル計数 ,  スペクトルクラスタリング ,  プロテオーム発見者 ,  ベンチマーキング研究 ,  IMPフリーノード ,  プロテオーム発見ノード ,  バイオインフォマティクス ,  質量分析 ,  プロテオミクス

分類 (1件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N)

タイトルに関連する用語 (4件)： スペクトルクラスタリング ,  蛋白質 ,  無標識 ,  定量化