多肽从头测序数据太多了，请问我该怎么处理呢？

多肽从头测序（de novo sequencing）常常面临数据量庞大的问题，尤其是采用质谱（如LC-MS/MS）分析时，往往会产生大量候选序列及其对应的打分信息，数据中还可能存在显著的冗余，给后续筛选和分析带来挑战。为高效处理这些数据，建议你按照以下步骤进行整理和筛选：

 

1、明确研究目的

先确定你是要找新肽段、标记修饰、还是做定量或功能预测，这决定了后续的数据处理方向。

 

2、数据预处理

（1）去冗余：合并重复肽段，聚类相似序列。

（2）筛选高置信度：保留打分高、谱图质量好、长度合适（如≥7 aa）的肽段。

（3）去数据库匹配：去掉已知蛋白数据库中能匹配到的序列，保留潜在新序列。

 

3、使用工具建议

（1）PEAKS Studio 或 Novor 进行从头测序分析。

（2）CD-HIT 聚类去重。

（3）BLAST 或自编脚本去匹配已知数据库。

（4）Python 脚本可用于批量筛选、格式整理、打分排序等。

 

4、可选深入分析

（1）修饰分析（如磷酸化、氧化）。

（2）功能预测（如抗原性、结构建模）。

（3）可视化结果用于展示趋势（如热图、打分分布图等）。

 

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