整体蛋白质鉴定中的高效算法研究及其软件开发

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31670837
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C2103.生命组学技术
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Reliable protein identification is one of the fundamental issues in computational proteomics. Intact protein identification is highlighted in past five years due to the rapid technical advancements of both separation and mass spectrometry on the large scale level. However,currently there is still lacking of the effective bioinformatic algorithms and software to process the large scale high-resolution mass spectral data,which blocks the wide application of intact protein identification. This project will address the intact protein identification and develop the following three pivotal algorithms for intact protein identification: (1) the effective preprocessing algorithm for mass spectral data; (2) the efficient generating algorithm for candidate proteins; and (3) identificaiton and localization algorithm for proteins with multiple post-translational modifications. The practical software will be developed according to the new algorithms.This research will provide the bioinformatic support in algorithms and software for intact protein identification.
蛋白质的可靠鉴定是计算蛋白质组学中一个首要的问题。最近五年,由于规模化的蛋白质分离技术与质谱技术的快速发展,以整体蛋白质为对象的鉴定新方法逐渐发展起来;然而,对于整体蛋白质大规模高精度质谱数据的自动化处理,目前还缺少有效的生物信息学算法与软件,制约了整体蛋白质鉴定方法的应用。本项目以解决整体蛋白质的鉴定问题为核心,着重解决三个算法方面的问题:(1)质谱数据的有效预处理算法;(2)高效的候选蛋白质产生算法;(3)多翻译后修饰的鉴定与定位打分算法。通过集成这些新的算法成果,开发出实用的整体蛋白质鉴定软件,为促进整体蛋白质鉴定方法的应用提供在算法与软件方面的生物信息学技术支持。

结项摘要

最近五年,规模化的整体蛋白质(Top-down)分离技术与高精度质谱技术获得了快速发展,然而,由于整体蛋白质质谱数据本身的高度复杂性,以及鉴定过程中的高计算量特点,整体蛋白质质谱数据的自动化处理,一直缺乏有效可靠的生物信息学算法与软件,这极大地制约着整体蛋白质鉴定方法的广泛应用。为此,本项目以整体蛋白质鉴定中的高效算法研究为核心内容,着重解决完成了四个主要算法方面的研发问题:(1)整体蛋白质质谱数据的有效预处理算法pParseTD;(2)基于序列标签与动态规划算法的搜索引擎;(3)截断蛋白鉴定的高效算法;(4)基于同位素标记技术的整体蛋白质定量算法。通过集成这四项我们新研究的算法成果,我们还开发出了具有独立知识产权的整体蛋白质鉴定实用软件平台pTop 2.0,获得了国家技术发明专利。经过在多个数据集上的测试,结果表明pTop2.0的综合性能,包括精度,速度,定量准确性等已经显著超越了目前流行的国际软件平台,而且其快速准确鉴定算法与高效可靠的定量算法在同一软件平台上实现了无缝链接,完成了一键式的大规模整体蛋白质鉴定与定量功能。在实战应用方面,pTop2.0在酵母的整体蛋白质鉴定与定量研究中已经发挥出了不可替代的贡献,研究成果已经在领域内国际主流期刊上发表。这为在整体蛋白质鉴定领域内的更广泛应用提供了在算法与软件两个方面的生物信息学强有力技术支持。除了上述研究计划外,我们还在(1)整体蛋白质的碎裂行为统计发现;(2)模拟质谱的构造与测试;以及(3)基于同位素标记的鉴定结果质量评估,这三个方面开展了原创性的探索研究,同时也取得了重要进展及学术成果。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Characterization of collision-induced dissociation of deprotonated peptides of 4-16 amino acids using high-resolution mass spectrometry
使用高分辨率质谱法表征 4-16 个氨基酸去质子化肽的碰撞诱导解离
  • DOI:
    10.1016/j.ijms.2019.116186
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    International Journal of Mass Spectrometry
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Mei-Qing Zuo;Rui-Xiang Sun;Run-Qian Fang;Si-Min He;Meng-Qiu Dong
  • 通讯作者:
    Meng-Qiu Dong
Global Quantification of Intact Proteins via Chemical Isotope Labeling and Mass Spectrometry
通过化学同位素标记和质谱法对完整蛋白质进行整体定量
  • DOI:
    10.1021/acs.jproteome.9b00071
  • 发表时间:
    2019-05-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF PROTEOME RESEARCH
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Liu, Zheyi;Wang, Ruimin;Wang, Fangjun
  • 通讯作者:
    Wang, Fangjun

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其他文献

N-糖肽的规模化质谱解析方法进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    生物化学与生物物理进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张昆;孙瑞祥;杨芃原;贺思敏
  • 通讯作者:
    贺思敏
刚-柔组合搅拌桨强化流体混沌混合
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    化工学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙瑞祥;王运东;陶长元;刘仁龙
  • 通讯作者:
    刘仁龙
使用pFind软件深度检测蛋白质修饰
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    质谱学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    付岩;叶叮;秀丽蕴;迟浩;王乐珩;孙瑞祥;贺思敏
  • 通讯作者:
    贺思敏

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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