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Avances en Proteomics

Proteomics es el estudio en grande de las proteínas expresadas por un organismo o un sistema biológico. Se utiliza para probar cómo se expresan y se modifican las proteínas, así como su función en un camino biológico determinado. Los avances en el campo del proteomics han permitido que los proteomes sean profundizados estudiado, con altas tecnologías de la producción presentando filetes largos de proteínas. Las nuevas tecnologías se están desarrollando para aumentar la precisión de los métodos que determinan las proteínas dentro de una muestra. Los últimos avances en bioinformática también se han aplicado a los datos del proteomics permitiendo que el rendimiento sea analizado.

El revelado de la adquisición de la dato-independiente (DIA) de la proteína enlista

La espectrometría líquida de la cromatografía-masa (LC-MS) es una técnica que ha sido utilizada en los últimos 15 años para descubrir y para cuantificar filetes de proteínas combinando las capacidades físicas de la separación de la cromatografía líquida, con la capacidad de determinar componentes individuales con la espectrometría de masa.

Imagen: Medir con una pipeta muestras en los frascos de la cromatografía para la espectrometría de masa de la cromatografía líquida.

Mientras que este alto método de la producción ha sido el asiento de los estudios del proteomics, la tecnología no ha alcanzado el nivel de precisión necesario determinar todas las proteínas dentro de una muestra biológica. Sin embargo, los métodos de la adquisición (DIA) de la dato-independiente pueden pronto alcanzar esta meta.

Todos los métodos avanzados vía espectrometría líquida de la cromatografía-masa trabajan cerca:

  1. Ionización de los péptidos en el espectrómetro de masas
  2. Realización de una primera exploración (MS1) donde la abundancia de iones y sus índices de la masa-a-carga se miden
  3. La realización de una segunda exploración (MS2) donde se hacen fragmentos los iones descubiertos así que las índices de la abundancia y de la masa-a-carga puede ser registrada

El método de la adquisición de la dato-independiente difiere aislando, haciendo fragmentos y analizando los iones del precursor en un único MS2 explore. Una cuantificación más exacta de péptidos es lograda en varias ocasiones seleccionando los péptidos dentro de un equipo específico de alcances en masa, bastante que aislando los péptidos individuales.

Sin embargo, la detección de los péptidos inferiores de la abundancia es difícil debido a la abundancia dominante de otros péptidos muestreados al mismo tiempo. Aunque los métodos de la adquisición de la dato-independiente tienen el potencial para la anchura creciente y precisión en su rendimiento, otros progresos en términos de algoritmos y software se requieren analizar eficientemente los datos presentados.

Avances en la interpretación del proteomics con anotaciones del IEA

Los métodos adicionales de análisis de la bioinformática se requieren interpretar el filete largo de las proteínas producidas. Las funciones de la proteína se pueden predecir con la anotación funcional de los datos del proteomics. Las anotaciones de la ontología (GO) del gen son una herramienta común aplicada para clasificar genes y proteínas vía un vocabulario estandardizado que describa sus papeles en sistemas biológicos. VAN los términos fueron revisados originalmente por los guardianes así que las anotaciones obsoletas podrían ser quitadas y la mayor profundidad del conocimiento biológico podría ser reflejada. Ahora más los de 95% de los términos GO son destinados por métodos de cómputo con los términos electrónicos designados anotaciones del IEA.

Una tentativa de evaluar cuantitativo anotaciones del IEA y de comparar su confiabilidad, con respecto a las anotaciones realizadas por los guardianes, se ha terminado recientemente. Las anotaciones experimentales fueron utilizadas para probar la confiabilidad, el abrigo y la especificidad de las anotaciones del IEA y encontradas para haber perfeccionado en un cierto plazo con respecto a las anotaciones del guardián. Además, las anotaciones experimentales pueden ofrecer un método de establecer qué anotaciones del IEA se pueden considerar el más seguro dentro de un estudio.

Avances en la determinación de redes biológicas con el uso del nuevo software

El paso final para la interpretación del proteomics requiere la determinación del proceso biológico reflejado en los datos. Los filetes de la proteína formados se pueden analizar para la abundancia que indica cierto camino biológico. El diversos software y programas se han desarrollado para ayudar en la visualización de procesos biológicos. Además, las plataformas del software libre permiten para que la visualización de los datos del proteomics sea integrada en los apps a los cuales la comunidad de investigadores del proteomics contribuye.

Las nuevas aplicaciones se han desarrollado que pueden predecir acciones recíprocas del gen o de la proteína y forman una red de los datos. Otro adelanto en el software creado ha significado que los grupos de datos diversos del organismo pueden ser aplicados, construyendo las redes que representan las acciones recíprocas entre los organismos. Esto puede permitir para que la capacidad futura analice datos del proteomics de organismos sin un equipo completo de anotaciones del genoma utilizando los datos de un organismo estrechamente vinculado.

Fuentes:

  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

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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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