架橋質量分析データにおける偽発見率を改善するためのモノ-およびイントラリンクフィルタ(mi-フィルタ)【JST・京大機械翻訳】

Chen, X.; Sailer, C.; Kammer, K.-M.; Fuersch, J.; Eisele, M. R.; Sakata, E.; Stengel, F.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219903159363 整理番号：22P0314272

架橋質量分析データにおける偽発見率を改善するためのモノ-およびイントラリンクフィルタ(mi-フィルタ)【JST・京大機械翻訳】

A mono- and intralink filter (mi-filter) to improve false-discovery rates in cross-linking mass spectrometry data

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発行年： 2022年02月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月03日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

クロスリンク質量分析(XL-MS)は,近年,システム構造生物学の新興分野のための不可欠なツールになった。しかし,個々の蛋白質-蛋白質相互作用(PPI)の信頼は個々の蛋白質間架橋の正しい評価に依存する。これは,特に,比較的少ないPPIsが検出され,しばしば,低量の蛋白質またはin vivoでの設定を含む複雑なサンプルの場合のように,特にサンプルにおいて,挑戦的である。本論文では,どのような種類の架橋データとワークフローにも適用可能な新しいモノおよびイントラリンクフィルタ(mi-フィルタ)について述べた。少なくとも1つのモノリンクまたは蛋白質内架橋が与えられたデータセット内で同定された蛋白質のみが,蛋白質間架橋に対して考慮され,従ってPPIに関与することを示した。著者らは,この簡単で直感的なフィルタが,単一蛋白質複合体からの異なる型の架橋データに劇的な効果を持ち,プロテオーム全体の細胞溶解物への中-複合体親和性濃縮にわたって,すべてのこれらのタイプのXL-MSデータにおける蛋白質間リンクに対する偽発見率の改善をもたらす偽陽性同定の数を著しく低下させることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

分子・遺伝情報処理 , 分子構造

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