蛋白分析FAQ汇总

• • 生信分析中 GO术语（Gene Ontology term）是什么？

  我们定期执行基因本体（Gene Ontology）分析，以报告已鉴定蛋白质的分子功能、细胞成分、生物过程以及蛋白质家族 (Pfam ID) 的基因本体。相关服务:生物信息学分析

• • 生信分析中序列覆盖率（Sequence coverage）是什么？

  序列覆盖率（（Sequence coverage））是识别蛋白质中氨基酸数量的百分比值。 如果鉴定的肽在1.000个氨基酸长的蛋白质中覆盖200个残基，则序列覆盖率为 20%。序列覆盖率可以从0%到100%不等，通常不会在样品中检测到所有属于蛋白质的肽段。这取决于许多因素，例如蛋白质序列、蛋

• • 为什么有些蛋白质区域（area）用粗体书写而有些不是？

  如果蛋白质区域（area）以粗体书写，则意味着该蛋白质已被一定数量的肽所鉴定，其面积随之被量化。如果蛋白质区域没有以粗体书写，则该蛋白质尚未被搜索引擎直接识别，但已使用称为‘match-between-runs’的方法对其进行量化。相关服务:生物信息学分析

• • 质谱图运行间匹配(MBR)是什么?

  理想情况下，对于每次MS运行，都可提供信息可用于从测量的MS/MS光谱中检索肽序列。然而，有时所提供的可用信息不足以进行肽序列鉴定；测量的MS/MS谱图不足以识别肽序列，或者蛋白质中的肽没有成功片段化。在这种情况下，MBR算法就派上用场了。 它在一次实验（例如对照）中确定已识别肽段（m/z、

• • 您为什么用limma？

  limma是一种统计检验，特别适用于重复次数较少的情况，大多数生物实验都是这种情况。然而，如果每个条件可用的重复次数少于三个，它就无法估计显着性。相关服务:生物信息学分析

• • limma是做什么的，limma是如何运作的？

  limma可以计算丰度差异较大的蛋白质的统计显著性。显然，这要求具备多组可用性较强的重复性实验样品。与传统的t检验不同，limma 使用所有个体蛋白质的方差信息来估计方差和统计显著性。这在重复数量较低的情况下尤其不适用，并不能产生稳健和可靠的结果。相关服务:生物信息学分析

• • 我预计从凝胶上切下的条带中只有一种蛋白质，但结果显示有一百种蛋白质，这种结果怎么来的？

  如果从凝胶中切下一条带，则该条带包含多种蛋白质的可能性不大。这些蛋白质不一定具有相同的大小。一些意想不到的蛋白质可能是降解产物，一些可能携带PTMs。出现的一些蛋白质可能低于所使用的染色方法的检测水平。质谱的检测灵敏度远远超过银染或考马斯亮蓝染色。相关服务:蛋白质鉴定

• • 蛋白质组学的市场总量是多少？

  2017年，全球蛋白质组学市场价值为243.61亿美元，预计到2025年将达到724.44亿美元，在预测期内以14.5%的复合年增长率稳步增长。相关服务:蛋白质组学

• • 能告诉我们更多关于蛋白质组学的知识吗？我知道蛋白质组学是一个相对较新的术语？

  DNA重组技术和其他生物技术的最新发展赋予了科学家前所未有的在各种条件下研究大量表达蛋白质和解析蛋白结构的能力。虽然科学家通常习惯于一次研究一种蛋白质，但蛋白质组学代表了一种研究不同生物的全部蛋白质组的综合方法。因此，蛋白质组学不仅仅包括在复杂的生物系统中识别蛋白质(这本身就是一项艰巨的任务

• • 蛋白质组学中生物学和化学之间有什么联系？

  由于传统科学学科之间的界限一直模糊不清，因此这个问题有点难以回答。虽然蛋白质组学与现代生物学研究有明确的联系，但其目前的研究工具和方法均偏化学或偏物理化学。在世界范围内，像质谱仪这样的大型精密仪器仍然普遍被认为是“物理领域”。但是在这个不断发展的、动态的领域中，所有事物也在不断的变化。作为现