多Pro:DDA-PASEF和diaPASEF获得的细胞系蛋白质组数据集,有故意的批量效应
He Wang1,2, Kai Peng Lim1,2, Weijia Kong1,2
1Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore, 308232, Singapore.
Scientific data
|December 2, 2023
概括
研究人员创建了MultiPro,这是一个大规模蛋白质组学数据集的资源,以应对质谱学的技术挑战. 这些数据集有助于在蛋白质组学研究中开发更好的数据集成和批量效应校正算法.
科学领域:
- 蛋白质组学是指蛋白质组学.
- 质谱测量质量谱测量
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 基于质谱的蛋白质组学对生物和临床研究至关重要.
- 诸如数据集成,缺失值归算和批量效应校正等技术挑战引入错误,但没有得到充分研究.
- 当前的蛋白质组技术需要改进的算法和数据处理知识,需要适当的数据集用于开发和基准测试.
研究的目的:
- 开发MultiPro,一个大规模蛋白质组学数据集的综合资源.
- 为调查技术问题提供有故意批量效应的数据集.
- 为了探索技术因素之间的相互联系,并开发新的数据处理方法.
主要方法:
- 开发了MultiPro,一个包含四个大规模蛋白质组学数据集的资源.
- 在数据依赖获取 (DDA) 和数据独立获取 (DIA) 模式中利用并行积累-串行碎片化.
- 整合了平衡的两类设计,具有良好的特征细胞系和众多的生物/技术复制品.
主要成果:
- 创建了数据集,使数据集成,缺失值赋值和批量效应校正的调查成为可能.
- 促进了蛋白质组学数据中类和批量因素之间的相互联系的研究.
- 为DDA和DIA数据比较和集成开发和基准分析算法提供了基础.
结论:
- MultiPro解决了对高质量,良好的特征蛋白质组学数据集的需求.
- 该资源支持对蛋白质组学中可靠的数据处理和分析算法的进步.
- 有助于提高生物和临床蛋白质组学研究的准确性和可靠性.
