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力量扩大dia-PASEF®timsTOF 4 d蛋白质组学和Epiproteomics平台识别罗斯福13000蛋白质组与1%

2022年4月04日
  • 创新TIMScore™算法,结合商旅DIA - NN深度学习,现在集成到运行&做的力量不是2022蛋白质组学系统
  • 识别和量化8000多个蛋白质组(PG) 35 minute-gradient单一dia-PASEF从深海库包含超过13000个后卫在细胞系化验罗斯福(错误发现率)特异性为1%
  • 使用TIMScore此处则确定了25%以上

德国莱比锡——(业务线)在蛋白质组学论坛| EuPA 2022,力量公司(纳斯达克:电流断路器)宣布扩大了更深的蛋白质组学和epiproteomic覆盖功能,包括加强此处则使用创新分析TIMScore算法,这是现在的一部分,新的不是2022基于gpu的平台。这部小说TIMScore算法利用机器学习(ML)预测CCS胰蛋白酶的和磷酸化肽的价值观。实验测量了CCS值对预测CCS引用值调用最可能的任务,从而提高肽信心和覆盖率高灵敏度的应用程序。的TIMScore算法尤其善于识别此处则即使在最严格的错误定位率使用LuciPHOr FLR (1%)1,它通常确定10%此处则增加了-25%。

人类激酶组由500多个激酶和催化蛋白质磷酸化是至关重要的,这在肿瘤形成失调是一个已知的贡献者。2在之前的人类癌症细胞系曼等人的研究,发现至少有四分之三的蛋白质组(7832个席位中赢得了10801个蛋白质)被发现是磷酸化3。在最近的一项研究在大学实验室Tenzer美因茨大学的医疗中心,约27768此处则含有4672等压此处则对这51%是色谱coeluting。TIMScore可以单独coeluting异构体对19%的精炼的法的观点组织磷酸化蛋白质组人类骨肉瘤细胞系。

Stefan Tenzer博士教授定量蛋白质组学和质谱的核心设施的约翰内斯古腾堡大学医学中心大学美因茨。Tenzer博士评论道:“在我们的实验室,我们使用四个timsTOF系统理解转译后的修改和信号通路。TIMScore在不使用机器学习来预测CCS的价值观此处则降低肽歧义。的集成TIMScore模型不允许无缝搜索我们的数据,并提供了一个令人印象深刻的增长超过25%的数量确定此处则独特,使覆盖法深层组织磷酸化蛋白质组”。

TIMScore补充蒂姆斯DIA-NN的功能。都集成在2022年不是“运行&做“dda-PASEF和dia-PASEF工作流。使用TIMScore和dda-PASEF收购K562和MOLT-4细胞系,40分数在短(35分钟)和长(120分钟)梯度和过滤1%的罗斯福4导致13114年超过513000前体和识别蛋白质组。访问这个实验派生和统计过滤超深图书馆,蒂姆斯DIA-NN和短、35分钟梯度dia-PASEF运行定期识别> 8000蛋白质组和> 100000前兆,为高通量平动蛋白质组学。

Rohan Thakur博士的力量生命质谱,补充道:“这是令人兴奋的看到这深入使用质谱法在生物相关组织磷酸化蛋白质组。与超深蛋白质库/ 13 k集团(后卫),我们的客户现在能够量化与dia-PASEF超过8000的后卫,使用蒂姆斯DIA-NN、short-gradients和小样本数量对人类细胞系研究单一运行。由于质谱是一个直接的实际高度专一读出肽及其修改,而不是代理epitope-binding测量与未知的罗斯福,它已成为高度专一的方法选择。法的研究组织磷酸化蛋白质组的释放TIMScore和蒂姆斯DIA-NN、大规模、高通量、标签免费定量phosphoproteomic研究必不可少的细胞信号通路分析现在是可行的。这将进一步加强激酶信号传导过程中生物标志物的发现为理解病理学,包括癌症。”

不是2022软件包括TIMScore蒂姆斯DIA-NN处理dda-PASEF dia-PASEF工作流2 timsTOF SCP timsTOF ProtimsTOF fleX系统。不是利用dia-PASEF工作流数据流的实时支持的运行&做高通量4 d蛋白质组学和4 d epiproteomics工作流。

引用:

  1. 佛明D。,Walmsley SJ, Gringras AC., Choi, H., Nesvizhskii AI (2013). LuciPHOr: algorithm for phosphorylation site localization with false localization rate estimation using modified target-decoy approach. Mol. Cell Proteomics. Nov 12(11): 3409-19. Doi 10.1074/mcp/. PMID: 23918812.
  2. 人类激酶组研究中,老野人,张b .使用phosphoproteomics数据来理解细胞信号:一个全面的生物信息学资源指南。蛋白质组学。2020年7月11日17:27。doi: 10.1186 / s12014 - 020 - 09290 - x。PMID: 32676006;PMCID: PMC7353784。
  3. Sharma K D’索萨RC Tyanova年代,Schaab C, Wiśniewski JR,考克斯J,曼m .揭示了一个不同的监管自然法超深人类组织磷酸化蛋白质组酪氨酸和Ser / Thr-based信号。8细胞众议员2014年9月11日;(5):1583 - 94。doi: 10.1016 / j.celrep.2014.07.036。Epub 2014年8月21日。PMID: 25159151。
  4. 伊莱亚斯我Gygi SP。Target-decoy搜索策略来增加信心大规模蛋白质质谱识别。Nat方法。2007年3月,4 (3):207 - 14。doi: 10.1038 / nmeth1019。PMID: 17327847。

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类别: 新闻稿
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