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J-GLOBAL ID：201902290000866527   整理番号：19A0886903

ABRFプロテオーム情報科学研究グループ(IPRG)2015研究:無標識定量LC-MS/MS実験における異なる豊富な蛋白質の検出【JST・京大機械翻訳】

ABRF Proteome Informatics Research Group (iPRG) 2015 Study: Detection of Differentially Abundant Proteins in Label-Free Quantitative LC-MS/MS Experiments

著者 (14件)： Choi Meena (Northeastern University, Massachusetts, United States) ,  Eren-Dogu Zeynep F. (Mugla Sitki Kocman University, Turkey) ,  Colangelo Christopher (Primary Ion, LLC, Connecticut, United States) ,  Cottrell John (Matrix Science Ltd., U.K.) ,  Hoopmann Michael R. (Institute for Systems Biology, Washington, United States) ,  Kapp Eugene A. (Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, Australia) ,  Kim Sangtae (Pacific Northwest National Laboratory, Washington, United States) ,  Lam Henry (Department of Chemical and Biomolecular Engineering and Division of Biomedical Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong) ,  Neubert Thomas A. (Skirball Institute and Department of Biochemistry and Molecular Pharmacology, New York University School of Medicine, New York, United States) ,  Palmblad Magnus (Center for Proteomics and Metabolomics, Leiden University Medical Center, The Netherlands) ,  Phinney Brett S. (University of California at Davis, California, United States) ,  Weintraub Susan T. (University of Texas Health Science Center at San Antonio, Texas, United States) ,  MacLean Brendan (University of Washington, Washington, United States) ,  Vitek Olga (Northeastern University, Massachusetts, United States)
資料名： Journal of Proteome Research  (Journal of Proteome Research)
巻： 16  号： 2  ページ： 945-957  発行年： 2017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： 無標識定量ショットガン液体クロマトグラフィー-タンデム質量分析(LC-MS/MS)実験における特異的に豊富な蛋白質の検出は,LC-MS特性を同定し定量化する一連の計算段階を必要とする。また,生物学的及び技術的変動のアーチファクトからの条件間の系統的変化を識別する統計解析を必要とする。二分子資源施設(ABRF)協会の蛋白質情報研究グループ(iPRG)の2015研究は,結果の精度に及ぼす統計解析の影響を評価することを目的とした。本研究では,制御された混合物から得られたLC-タンデム質量スペクトルを用いて,匿名ボランティア参加者に利用可能なデータを作成した。参加者は,差別的に豊富な蛋白質を検出するために,それらの選択の方法を使用し,関連する折畳み変化を推定し,結果の不確実性を特性化した。本研究は,多重戦略(スペクトル計数対ピーク強度の使用と種々のソフトウェアツールを含む)が正確な結果をもたらし,性能が主に分析者の専門知識によって決定されることを見出した。本論文は,研究の結果をまとめて,良い計算と統計的実践の代表例を提供した。本研究の一部として生成されたデータセットは公開されている。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： スペクトロメータ ,  ボランティア ,  多重化 ,  *LC-MS分析 ,  アーチファクト ,  *タンパク質 ,  支援プログラム ,  折畳み ,  直列接続 ,  キャラクタリゼーション ,  統計解析
準シソーラス用語： 専門知識 ,  ピーク強度 ,  匿名 ,  *無標識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 質量分析 ,  LC-MS/MS ,  定量的プロテオミクス ,  バイオインフォマティクス ,  統計学 ,  異なる存在量

分類 (2件)： 有機化合物の物理分析  (CC03034A) ,  蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N)

タイトルに関連する用語 (9件)： プロテオーム ,  情報科学 ,  研究 ,  グループ ,  無標識 ,  定量 ,  LC-MS ,  実験 ,  蛋白質