Difficulty Interpreting Protein Identifications based on MS/MS

فهرست عناوین اصلی در این پاورپوینت

فهرست عناوین اصلی در این پاورپوینت

● Proteomics:
● Current Limitations
(and Potential Solutions)
● Standard Method for Complex Peptide Mixture Analysis
● Proteome Analysis:
The Analytical Challenges
● Synchronous Timepoint Samples
Compared to Reference Sample
● Data Summary
● Possible Solutions
● Current Limitations
(and Potential Solutions)
● Difficulty Interpreting Protein Identifications based on MS/MS
● Serum Protein Identifications from Large-scale (~375 run) Experiment
● Current Limitations
(and Potential Solutions)
● Lots of data -what does it mean?
● Walking down the interaction map

نوع زبان: انگلیسی حجم: 2.55 مگا بایت
نوع فایل: اسلاید پاورپوینت تعداد اسلایدها: 52 صفحه
سطح مطلب: نامشخص پسوند فایل: ppt
گروه موضوعی: زمان استخراج مطلب: 2019/06/16 05:57:45

لینک دانلود رایگان لینک دانلود کمکی

اسلایدهای پاورپوینت مرتبط در پایین صفحه

عبارات مهم استفاده شده در این مطلب

عبارات مهم استفاده شده در این مطلب

protein, peptide, identification, spectrum, m, ., sample, quantitative, mixture, isotope, selective, score,

توجه: این مطلب در تاریخ 2019/06/16 05:57:45 به صورت خودکار از فضای وب آشکار توسط موتور جستجوی پاورپوینت جمع آوری شده است و در صورت اعلام عدم رضایت تهیه کننده ی آن، طبق قوانین سایت از روی وب گاه حذف خواهد شد. این مطلب از وب سایت زیر استخراج شده است و مسئولیت انتشار آن با منبع اصلی است.

http://helper.ipam.ucla.edu/publications/protws1/protws1_4570.ppt

در صورتی که محتوای فایل ارائه شده با عنوان مطلب سازگار نبود یا مطلب مذکور خلاف قوانین کشور بود لطفا در بخش دیدگاه (در پایین صفحه) به ما اطلاع دهید تا بعد از بررسی در کوتاه ترین زمان نسبت به حدف با اصلاح آن اقدام نماییم. جهت جستجوی پاورپوینت های بیشتر بر روی اینجا کلیک کنید.

عبارات پرتکرار و مهم در این اسلاید عبارتند از: protein, peptide, identification, spectrum, m, ., sample, quantitative, mixture, isotope, selective, score,

مشاهده محتوای متنیِ این اسلاید ppt

مشاهده محتوای متنیِ این اسلاید ppt

data collection and analysis for high throughput quantitative proteomics current status and challenges ruedi aebersold ph.d. institute for systems biology seattle washington email raebersold@systemsbiology.org proteomics the systematic quantitative analysis of the proteins expressed in a cell at a time q۲ collision cell q۳ i ii iii correlative sequence database searching theoretical acquired protein identification peptides ۱d ۲d ۳d peptide separation ۲ ۴ ۶ ۸ ۱ ۱۲ m z ۲ ۴ ۶ ۸ ۱ ۱۲ m z ۲ ۴ ۶ ۸ ۱ ۱۲ m z ۱۲ ۱۴ ۱۶ time min tandem mass spectrum protein identification strategy q۱ protein mixture accurate quantitation using isotope dilution h l analytes are chemically identical  identical specific signal in ms isotope coded affinity tags icat detection of cys containing peptides and accurate quantification using stable isotope dilution quantitative proteomics by isotope labeling lc ms ms stable isotope labeling strategies quantitative proteomics technology protein identification automated peptide tandem mass spectrometry of complex peptide mixtures protein quantification isotope dilution selective chemical reactions reduction of sample complexity selective analyte isolation results identification of proteins in sample and quantitative profiles quantitative proteomics technology protein identification automated peptide tandem mass spectrometry of complex peptide mixtures protein quantification isotope dilution selective chemical reactions reduction of sample complexity selective analyte isolation results identification of proteins in sample and quantitative profiles current capacity ~۱ proteins per day instrument total yeast lysate ~ ۲ proteins identified and quantified quantitative proteomics technology protein identification automated peptide tandem mass spectrometry of complex peptide mixtures protein quantification isotope dilution selective chemical reactions reduction of sample complexity selective analyte isolation results identification of proteins in sample and quantitative profiles current capacity ~۱ proteins per day instrument total yeast lysate ~ ۲ proteins identified and quantified in ۱۹۹۱ all the world’s labs combined had identified just about ۲ genes current limitations and potential solutions the efficiency problem the validation problem the biological inference problem standard method for complex peptide mixture analysis proteome analysis the analytical challenges yeast proteome expected number of orfs ۶۱۱۸ expected number of tryptic peptides ~۳۵ synchronous timepoint samples compared to reference sample timepoint samples from yeast cells synchronously transiting the cell cycle asynchronous reference sample data summary ۱۶۴۸ ۱۵۲۳ ۱۴۴۸ ۱۷۱۳ ۱۲۲۹ ۱ ۹۵ ۱۱۸۴ ۱۱۱۲ ۸۹۲ ۱ ۵۵ ۱۱۴ ۹۲۱ ۱ ۵۱ ۸۷۱ ۹۶ ۲۷۳۵ ۶۵۶۲ proteins quantified across all timepoints ۴۲ ۶۹۶ proteins quantified in every experiment ۱۵۱۳ proteins quantified in at least one timepoint ۳۴ ۴ peptides quantified on average per timepoint ۱ million mass spectra collected sheet۱ t t۳ t۶ t۹ t۱۲ t ۶۷۸ t۳ ۳۲ ۹۹۸ t۶ ۳۴۲ ۵۵۵ ۱ ۶ t۹ ۳۴ ۶ ۴ ۵۷۱ ۱۲۴۳ t۱۲ ۳۱۹ ۶۲۶ ۵۸۷ ۶۸۴ ۱ ۴۷ sheet۲ sheet۳ features ۲۷۲ pep۳d xiao jun li et al. submitted cids ۱۶۳۳ features ۲۷۲ features ۲۷۲ cids ۱۶۳۳ ids ۳۶۳ id cid ۲۲ id feature ۱۳ possible solutions better separation technology selective peptide isolation smart precursor ion selection tryptic yeast digest separated by ffe iex or sax ۳ fractions collected and analyzed by caplc ms ms overlap same peptide identified in adjacent fractions ۹۲ ۶۸ possible solutions better separation technology selective peptide isolation zhang h et al. curr. op. chem . biol. ۲ ۴ ۸ ۶۶ ۷۵ aebersold r nature ۲ ۳ ۴۲۲ ۶۹۲۸ ۱۱۵ ۶. smart precursor ion selection griffin t et al. anal chem. ۲ ۳ ۷۵ ۸۶۷ ۷۴. griffin et al. j am soc mass spectrom. ۲ ۱ ۱۲ ۱۲۳۸ ۴۶. only a small subset of peptides present is identified current separation strategies do not have sufficient resolving power ms ms of every peptide in every experiment is a bottleneck of current ms based proteomics lc esi ms ms wastes a high fraction of ms ms cycles sequencing precursor ions that do not lead to a positive identification most positive identifications are not informative in profiling experiments smart precursor ion selection is required summary efficiency problem current limitations and potential solutions the efficiency problem the validation problem the biological inference problem ms ms spectra a b c d a b c protein identification by ms ms protein sample ms ms spectra peptide mixture peptide identifications protein identifications ms ms spectra a b c d a b c protein identification by ms ms protein sample ms ms spectra peptide mixture peptide identifications protein identifications protein level peptide level ms ms spectrum level database search tools sequest mascott spectrummill etc. output from search algorithm sort by search score sort by search score threshold incorrect correct sequest xcorr ۲. cn .۱ mascot score ۴۷ threshold model difficulty interpreting protein identifications based on ms ms different search score thresholds used to filter data unknown and variable false positive error rates no reliable measures of confidence spectrum peptide score spectrum ۱ lgeygh ۴.۵ spectrum ۲ fqseeq ۳.۴ spectrum ۳ flyqe ۱.۳ … … … spectrum n eiqkkf ۲.۲ statistical model entire dataset ms ms spectrum best match database search score spectrum peptide score spectrum ۱ lgeygh ۴.۵ ۱. spectrum ۲ fqseeq ۳.۴ .۹۷ spectrum ۳ flyqe ۱.۳ . ۱ … … … spectrum n eiqkkf ۲.۲ .۳ statistical model entire dataset em mixture model algorithm learns the most likely distributions among correct and incorrect peptide assignments given the observed data incorrect correct incorrect correct p .۵ probability unsupervised learning threshold model bad discrimination and inconsistency sensitivity fraction of all correct results passing filter error rate fraction of all results passing filter that are incorrect ideal spot sequest thresholds from literature test data a. keller et al. omics ۶ ۲ ۲ ۷ ۲ ۲ discriminating power of peptide prophet sensitivity fraction of all correct results passing filter error rate fraction of all results passing filter that are incorrect ideal spot sequest thresholds from literature probability model improved discrimination more identifications for the same error rate keller at al. anal. chem. ۲ ۳ proteinprophettm software combines probabilities of peptides assigned to ms ms spectra to compute accurate probabilities that corresponding proteins are present protein identification nesvizhskii …

کلمات کلیدی پرکاربرد در این اسلاید پاورپوینت: protein, peptide, identification, spectrum, m, ., sample, quantitative, mixture, isotope, selective, score,

این فایل پاورپوینت شامل 52 اسلاید و به زبان انگلیسی و حجم آن 2.55 مگا بایت است. نوع قالب فایل ppt بوده که با این لینک قابل دانلود است. این مطلب برگرفته از سایت زیر است و مسئولیت انتشار آن با منبع اصلی می باشد که در تاریخ 2019/06/16 05:57:45 استخراج شده است.

http://helper.ipam.ucla.edu/publications/protws1/protws1_4570.ppt

  • جهت آموزش های پاورپوینت بر روی اینجا کلیک کنید.
  • جهت دانلود رایگان قالب های حرفه ای پاورپوینت بر روی اینجا کلیک کنید.

رفتن به مشاهده اسلاید در بالای صفحه


پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *