Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Community context reshapes microbial proteomes and reduces functional overlap.

Nature microbiology·2026
Same author

Fructan utilization by members of marine Gammaproteobacteria involves SusC/D-like proteins.

The ISME journal·2026
Same author

Less missing values-evaluation of proteomics workflows for the quantification of (small) proteins.

microLife·2026
Same author

Impact of SliP4 deletion on the high-light acclimation in <i>Synechocystis</i> sp. PCC 6803.

microLife·2026
Same author

CoMPaseD: advanced planning of proteomic experiments aiming to identify small proteins.

microLife·2026
Same author

Physiological Consequences of Overexpression of a Twin-Arginine Translocase in <i>Bacillus subtilis</i> Revealed by <sup>14</sup>N/<sup>15</sup>N Labeling.

Journal of proteome research·2025

相关实验视频

Updated: May 17, 2025

Deep Proteome Profiling by Isobaric Labeling, Extensive Liquid Chromatography, Mass Spectrometry, and Software-assisted Quantification
10:37

Deep Proteome Profiling by Isobaric Labeling, Extensive Liquid Chromatography, Mass Spectrometry, and Software-assisted Quantification

Published on: November 15, 2017

11.9K

阿尔帕卡. 阿尔帕卡. 一个基于Python的简化和可重复的管道,用于绝对蛋白质组量化数据挖掘.

Borja Ferrero-Bordera1,2, Dörte Becher1, Sandra Maaß1

  • 1Department of Microbial Proteomics, Institute of Microbiology, Center of Functional Genomics of Microbes, University of Greifswald, Greifswald, Germany.

Proteomics
|April 26, 2025
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

我们开发了Alpaca,这是一个用于分析蛋白质组学数据的Python软件工具. 它简化了计算绝对蛋白质丰度,这对于构建系统生物学中的计算模型至关重要.

关键词:
在这里,Python是Python.绝对的蛋白质组量化定量化数据挖掘是数据挖掘的一个方法.这是开源的,开源的.蛋白质的丰富性 蛋白质的丰富性蛋白质组学 蛋白质组学蛋白质组学分析

更多相关视频

Shotgun Proteomics Sample Processing Automated by an Open-Source Lab Robot
10:12

Shotgun Proteomics Sample Processing Automated by an Open-Source Lab Robot

Published on: October 28, 2021

3.6K
"Cell Surface Capture" Workflow for Label-Free Quantification of the Cell Surface Proteome
06:31

"Cell Surface Capture" Workflow for Label-Free Quantification of the Cell Surface Proteome

Published on: March 24, 2023

2.1K

相关实验视频

Last Updated: May 17, 2025

Deep Proteome Profiling by Isobaric Labeling, Extensive Liquid Chromatography, Mass Spectrometry, and Software-assisted Quantification
10:37

Deep Proteome Profiling by Isobaric Labeling, Extensive Liquid Chromatography, Mass Spectrometry, and Software-assisted Quantification

Published on: November 15, 2017

11.9K
Shotgun Proteomics Sample Processing Automated by an Open-Source Lab Robot
10:12

Shotgun Proteomics Sample Processing Automated by an Open-Source Lab Robot

Published on: October 28, 2021

3.6K
"Cell Surface Capture" Workflow for Label-Free Quantification of the Cell Surface Proteome
06:31

"Cell Surface Capture" Workflow for Label-Free Quantification of the Cell Surface Proteome

Published on: March 24, 2023

2.1K

科学领域:

  • 系统生物学 系统生物学
  • 蛋白质组学是指蛋白质组学.
  • 计算机建模 计算建模

背景情况:

  • 系统生物学中准确的计算模型需要定量蛋白质组学数据,特别是绝对蛋白质丰度.
  • 复杂的蛋白质组学数据分析需要专门的专业知识,阻碍了模型的整合.
  • 开发用户友好的软件对于推进系统生物学至关重要.

研究的目的:

  • 开发一个开放访问的软件工具,简化从蛋白质组学数据中提取和计算蛋白质丰度.
  • 为了促进定量蛋白质组学数据的集成到计算模型.
  • 提高系统生物学研究中的可复制性.

主要方法:

  • 开发了一个基于Python的软件工具Alpaca,可以作为一个库和一个基于Web的GUI.
  • 管道处理未处理的蛋白质组学数据,支持无标签量化方法.
  • 设计的阿尔帕卡具有模块化结构,以实现多功能性和与其他工具的集成.

主要成果:

  • 阿尔帕卡简化了从原始蛋白质组学数据计算绝对蛋白质丰度的计算.
  • 该工具可以容纳各种无标签量化实验方法.
  • 该软件增强了数据分析的方便性和可重复性.

结论:

  • 阿尔帕卡为系统生物学中的蛋白质组学数据分析提供了强大而通用的解决方案.
  • 该工具降低了研究人员在计算建模中利用定量蛋白质组学数据的障碍.
  • 阿尔帕卡促进跨学科的合作,并推进系统生物学研究.