清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Lessons inde novopeptide sequencing by tandem mass spectrometry

化学 碎片(计算) 原始数据 串联质谱法 质谱法 计算生物学 数据库搜索引擎 肽质量指纹图谱 蛋白质组学 色谱法 情报检索 搜索引擎 计算机科学 生物化学 程序设计语言 生物 基因
作者
Katalin F. Medzihradszky,Robert J. Chalkley
出处
期刊:Mass Spectrometry Reviews [Wiley]
卷期号:34 (1): 43-63 被引量:184
标识
DOI:10.1002/mas.21406
摘要

Mass spectrometry has become the method of choice for the qualitative and quantitative characterization of protein mixtures isolated from all kinds of living organisms. The raw data in these studies are MS/MS spectra, usually of peptides produced by proteolytic digestion of a protein. These spectra are "translated" into peptide sequences, normally with the help of various search engines. Data acquisition and interpretation have both been automated, and most researchers look only at the summary of the identifications without ever viewing the underlying raw data used for assignments. Automated analysis of data is essential due to the volume produced. However, being familiar with the finer intricacies of peptide fragmentation processes, and experiencing the difficulties of manual data interpretation allow a researcher to be able to more critically evaluate key results, particularly because there are many known rules of peptide fragmentation that are not incorporated into search engine scoring. Since the most commonly used MS/MS activation method is collision-induced dissociation (CID), in this article we present a brief review of the history of peptide CID analysis. Next, we provide a detailed tutorial on how to determine peptide sequences from CID data. Although the focus of the tutorial is de novo sequencing, the lessons learned and resources supplied are useful for data interpretation in general. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Mass Spec Rev 34: 43–63, 2015.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
5秒前
阿巴阿巴完成签到,获得积分10
5秒前
小张完成签到,获得积分10
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
19秒前
怕孤独的访云完成签到 ,获得积分10
31秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
32秒前
李新光完成签到 ,获得积分10
33秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
42秒前
lilylwy完成签到 ,获得积分0
45秒前
迈克老狼完成签到 ,获得积分10
50秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
57秒前
认真搞科研啦完成签到,获得积分10
59秒前
666完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
熊熊出击完成签到 ,获得积分10
1分钟前
净禅完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Dongjie完成签到 ,获得积分10
1分钟前
pandarion完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
小布完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助30
1分钟前
丘比特应助科研通管家采纳,获得20
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
imi完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
vvvaee完成签到 ,获得积分10
2分钟前
huiluowork完成签到 ,获得积分10
2分钟前
谨慎鹏涛完成签到 ,获得积分10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
hiter发布了新的文献求助30
2分钟前
2分钟前
琪琪完成签到 ,获得积分10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
3分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
3分钟前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 1000
Statistical Methods for the Social Sciences, Global Edition, 6th edition 600
こんなに痛いのにどうして「なんでもない」と医者にいわれてしまうのでしょうか 510
ALUMINUM STANDARDS AND DATA 500
Walter Gilbert: Selected Works 500
岡本唐貴自伝的回想画集 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3666449
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3225448
关于积分的说明 9763038
捐赠科研通 2935282
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1607593
邀请新用户注册赠送积分活动 759271
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 735188