蛋白分析FAQ彙總
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• 您匯入的FASTA檔案可以與與誘餌FASTA(反轉)連線嗎?
是的。完全可以,從包含匹配標記誘餌序列的完整FASTA開始,因為它可以讓讓人深入瞭解目標集中的假陽性率(FDR)。在這種情況下,FDR 非常低,可強制使用獨特的肽段,並且只強制使用每個蛋白質有2個肽段的蛋白質的肽段,並且我在資料集中使用了0.95 PEP(並行事件處理模型),可以支援 1%
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我們僅根據它們是否出現在FASTA檔案中的多個FASTA序列中來排除 "重複" 肽。Skyline還具有更復雜的獨特肽選擇機制,您可以使用背景蛋白質組來選擇基因特有的肽(這不是這裏使用的)。如果您改為使用刪除“重複”肽段,則 Skyline將在文件中保留每個唯一肽段的單個副本,但請確保它僅代
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• 我們看到了資料集之間的差異質量誤差變化。是否有可能使用不同的調諧檔案收集它們?
若你在我們在匯入的檔案中看到了不同的質量誤差分佈,那麼我們將檢視所有檔案中質量錯誤的總分佈以及每個單獨檔案中的單個分佈。除此之外,我不認為每次執行的差異與儀器的設定更改有關,而只是儀器的差異,可能是由漂移或環境變化引起的。相關服務:DIA定量蛋白質組學
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• 除了排除文庫中的重複肽段之外,您是否會排除不同蛋白質之間共同的肽段?
這些是我們術語中的同義詞。刪除重複肽 = 刪除多個蛋白質之間共同的肽段 = 只保留唯一的肽段。相關服務:DIA定量蛋白質組學
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• 我們可以匯入Spectronaut等任何其他工具內建的光譜庫嗎?
是的。Skyline支援透過表格(逗號分隔或製表符分隔)格式匯入由其他工具建立的庫。我們在為OpenSWATH和 Spectronaut生成的兩個庫上都取得了成功。相關服務:DIA定量蛋白質組學
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• dDIA(directDIA)與使用計算機內庫(in-silico library)相比如何?
directDIA和in-silico library工作流程都試圖解決在沒有庫的情況下分析DIA執行的問題,但它們的實現方式截然不同。 計算機庫基於對整個消化蛋白質資料庫的光譜和保留時間的預測,從而產生大型但不是特定於樣品的庫。 相比之下,directDIA工作流程首先直接在您的DIA執行
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對於許多用例,directDIA的效能與使用特定於專案的DDA庫的效能非常相似,尤其是在處理樣本間存在一定差異的大型生物實驗時。如果您使用dia-PASEF,則在使用混合 (DDA + DIA) 文庫時可能會獲得更好的蛋白質組深度。相關服務:DIA定量蛋白質組學
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• 是否可以在 directDIA 實驗中跨多個樣本視覺化單個肽(以瞭解其數量)?
是的,您可以在所有執行中視覺化單個肽及其MS2和MS1 XIC (extracted ion current)。此外,您還可以檢視實驗中該肽的每個例項在頂點 RT處的單個光譜。 還有幾個圖表可讓您單獨或跨執行視覺化肽數量。相關服務:DIA定量蛋白質組學
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• 如果您使用經驗離子淌度(IM) 與您的計算機生成的IM,DIA 分析的結果有何不同?
我們的計算機 IM值預測提供的效能接近於使用具有經驗 IM 值的庫。相比之下,使用具有預測IM的庫僅比經驗IM應用少5個前體。 對於庫生成,預設情況下,Spectronaut將盡可能使用經驗IM註釋,並且僅當您從不包含經驗IM的資料建立庫時纔會預測IM。相關服務:DIA定量蛋白質組學
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• 推薦的磷酸化分析工作流程是什麼( directDIA 或基於庫的方法)?
在進行磷酸化分析時,directDIA已被證明較基於文庫的方法好。然而,最近的研究也表明,使用混合庫(directDIA + DDA)的方法比單獨使用directDIA的結果更好。相關服務:DIA定量蛋白質組學
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