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基于SILAC 定量方法的蛋白质组分析

SILAC是一种非常流行的基于质谱方法开发的蛋白质组定量方法。PEAKS Studio软件在支持SILAC数据方面,有自己独特的优势。
• 精确且灵敏的SILAC成对特征峰的检测和关联方法
• 在相关联的SILAC特征峰对或者不同MS run之间实现ID信息转移
• 灵活的实验设计以及统计工具帮助数据分析

SILAC与Super-SILAC技术简介

SILAC作为一种基于一级质谱标记定量的方法,在蛋白质组的定量中应用越来越多。在这种代谢标记策略中,不同的同位素标签标记的样品(蛋白/多肽)在实验过程中的早期就被混合到一起,并且同时通过LC-MS/MS进行分析。这样从样品处理过程中引入的系统误差是最小的了。由于稳定同位素标记的多肽与它们对应的天然形式的多肽有几乎相同的理化性质,所以,不同标签标记的同一肽段在液相梯度下是共流出的,并且它们的数量可以通过互相关联来精确定量。

这类标记策略扩展后称为super-SILAC,其中标记的样本可以单独产生,并加入到无法进行代谢标记的实验样品中,例如人体组织。这样重标蛋白质的混合样品被用作定量的内参。 PEAKS Q模块支持SILAC及super-SILAC的数据分析。

PEAKS Q中的SILAC定量算法

1. SILAC 特征峰对的检测与质量评估打分
PEAKS Q检测并且关联2或3簇具有相同电荷,相似的MS1峰强度,相关的保留时间、标记所引起的期望内的质量偏差,且处在一定质量误差范围内的SILAC特征峰对。为每个SILAC特征对分配一个质量打分,这个打分考虑一系列因素,如特征峰强度,提取离子色谱图是否具有相似的峰型,以及质量误差。质量打分越高表明对SILAC对的定量越具有高可信度。

2. SILAC峰对齐与ID信息转移
SILAC定量的理想情况是从MS/MS谱中能够获得足够的信息得到肽段序列。然而,有时MS/MS信息不足以鉴定肽段,甚至无法获得。为了对这些特征峰进行鉴定,如果从其中一种标记状态得到鉴定信息,那么就可以对整个SILAC特征峰对进行定量,并用于肽和蛋白质比率的计算。

在相关联的特征峰对之间实现ID转移
PEAKS Q模块可以检测并且关联具有相同电荷、预期质量偏差以及保留时间内的特征峰对,如果在一个MS run中,特征峰对中任意一个标记具有多肽鉴定信息,那么就可以将该鉴定信息赋值给特征峰对中的其他标记状态。例如,GLGDCLVK这条肽段的轻标在sample R_2中得到了二级碎裂和鉴定信息,尽管在K8标记的对应重标中没有得到二级谱图,通过PEAKS Q检测到SILAC特征峰对,就可以仍然对其进行定量,正如下图特征峰列表选中的高亮一行 (ID计数表示从每一个SILAC特征峰对中得到的二级质谱鉴定数目)。

通过保留时间对齐实现在不同MS run之间的ID信息转移
在不同MS run之间,首先对保留时间对齐, MS/MS和ID信息可以通过在较为狭窄的质量范围和保持时间内,通过对齐特征峰的方式从另一次MS run中匹配,这就允许在没有任何ID的情况下对这样的SILAC特征峰对进行定量。

应用示例
Application Note 1: Single-group SILAC-based data analysis in PEAKS Studio.
Application Note 2: Multiple-group SILAC-based data analysis in PEAKS Studio.
Application Note 3: SILAC-based PTM profiling analysis in PEAKS Studio.

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