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Avanzamenti in Proteomics

Proteomics è lo studio su grande scala delle proteine espresse da un organismo o da un sistema biologico. È usato per provare come le proteine sono espresse e modificate come pure la loro funzione in una via biologica particolare. Gli avanzamenti nel campo del proteomics hanno permesso che i proteomes fossero approfonditi studiato, con le alte tecnologie di capacità di lavorazione elaborando le liste lunghe delle proteine. Le nuove tecnologie stanno sviluppande per aumentare la precisione dei metodi che identificano le proteine all'interno di un campione. Gli ultimi sviluppi della bioinformatica egualmente si sono applicati ai dati di proteomics permettendo che l'output sia analizzato.

Lo sviluppo di acquisizione dell'dato-indipendente (DIA) di proteina quota

La spettrometria liquida della cromatografia-massa (LC-MS) è una tecnica che è stata utilizzata durante i 15 anni scorsi per individuare e quantificare le liste delle proteine combinando le abilità fisiche della separazione di cromatografia a fase mobile liquida, con la capacità di identificare le diverse componenti con spettrometria di massa.

Immagine: Prelevamento dei campioni nelle fiale di cromatografia per spettrometria di massa di cromatografia a fase mobile liquida.

Mentre questo alto metodo di capacità di lavorazione è stato le fondamenta degli studi di proteomics, la tecnologia non ha raggiunto il livello di precisione necessario per identificare tutte le proteine all'interno di un campione biologico. Tuttavia, i metodi di acquisizione (DIA) dell'dato-indipendente possono presto raggiungere questo scopo.

Tutti i metodi avanzati via spettrometria liquida della cromatografia-massa funzionano vicino:

  1. Ionizzazione dei peptidi nello spettrometro di massa
  2. Completamento della prima scansione (MS1) dove l'abbondanza di ioni ed i loro rapporti della massa--tassa sono misurati
  3. Il completamento della seconda scansione (MS2) dove gli ioni individuati sono spezzettati in modo dai rapporti della massa--tassa e dell'abbondanza può essere registrato

Il metodo di acquisizione dell'dato-indipendente differisce isolando, spezzettante ed analizzando gli ioni del precursore in un singolo MS2 scandisca. La quantificazione più precisa dei peptidi è raggiunta ripetutamente selezionando i peptidi all'interno di un insieme specifico degli intervalli di massa, piuttosto che isolando i diversi peptidi.

Tuttavia, la rilevazione dei peptidi bassi dell'abbondanza è difficile a causa dell'abbondanza di dominazione di altri peptidi campionati allo stesso tempo. Sebbene i metodi di acquisizione dell'dato-indipendente abbiano il potenziale per la larghezza aumentata e precisione nel loro output, ulteriori sviluppi in termini di algoritmi e software sono richiesti di analizzare efficientemente i dati redatti.

Avanzamenti nell'interpretazione di proteomics con le annotazioni dello IEA

I metodi supplementari di analisi di bioinformatica sono richiesti di interpretare la lista lunga delle proteine prodotte. Le funzioni della proteina possono essere prevedute con l'annotazione funzionale dei dati di proteomics. Le annotazioni di ontologia (GO) del gene sono uno strumento comunemente applicato per la classificazione dei geni e proteine via un vocabolario standardizzato che descrive i loro ruoli nei sistemi biologici. VANNO i termini originalmente sono stati riveduti dai curatori in modo dalle annotazioni obsolete potrebbero essere eliminate e la maggior profondità di conoscenza biologica potrebbe essere riflessa. Ora più di 95% dei termini GO sono definiti con i metodi di calcolo con i termini elettronici citati come annotazioni dello IEA.

Un tentativo di valutare quantitativamente le annotazioni dello IEA e di confrontare la loro affidabilità, rispetto alle annotazioni realizzate dai curatori, recentemente è stato completato. Le annotazioni sperimentali sono state usate per verificare l'affidabilità, la copertura e la specificità delle annotazioni dello IEA e sono state trovate per migliorare col passare del tempo rispetto alle annotazioni del curatore. Ancora, le annotazioni sperimentali possono fornire un metodo di instaurazione quali annotazioni dello IEA possono essere considerate il più affidabile all'interno di uno studio.

Avanzamenti nella determinazione delle reti biologiche con l'uso di nuovo software

La tappa finale per l'interpretazione di proteomics richiede la determinazione del trattamento biologico riflesso nei dati. Le liste della proteina formate possono essere analizzate per le abbondanze che indicano una determinata via biologica. Il vari software e programmi sono stati sviluppati per aiutare nella visualizzazione dei trattamenti biologici. Inoltre, le piattaforme di software libero tengono conto visualizzazione di dati di proteomics essere integrate nei apps a cui la comunità dei ricercatori di proteomics contribuisce.

Le nuove applicazioni che sono state sviluppate possono predire le interazioni della proteina o del gene e formano una rete dai dati. Un avanzamento ulteriore nel software creato ha significato che i diversi gruppi di dati dell'organismo possono essere applicati, costruendo le reti che rappresentano le interazioni fra gli organismi. Ciò può tenere conto la capacità futura di analizzare i dati di proteomics dagli organismi senza un insieme completo delle annotazioni del genoma utilizzando i dati da un organismo strettamente connesso.

Sorgenti:

  1. https://f1000research.com/articles/5-419/v1
  2. https://bmcsystbiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/1752-0509-8-S2-S3
  3. http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1002533
  4. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1570963914002799

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Last Updated: Apr 22, 2019

Shelley Farrar Stoakes

Written by

Shelley Farrar Stoakes

Shelley has a Master's degree in Human Evolution from the University of Liverpool and is currently working on her Ph.D, researching comparative primate and human skeletal anatomy. She is passionate about science communication with a particular focus on reporting the latest science news and discoveries to a broad audience. Outside of her research and science writing, Shelley enjoys reading, discovering new bands in her home city and going on long dog walks.

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