一个路线图,以提高可靠性和数据共享在交联质谱的交联质谱.
Juri Rappsilber1, James Bruce2, Colin Combe1
1Technische Universität Berlin, Chair of Bioanalytics, Berlin, Germany; Wellcome Centre for Cell Biology, University of Edinburgh, Edinburgh, UK; Si-M/""Der Simulierte Mensch"", a Science Framework of Technische Universität Berlin and Charité - Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Germany.
Molecular & cellular proteomics : MCP
|June 28, 2025
概括
交联质谱 (MS) 提供了对蛋白质相互作用和结构的洞察力. 协调数据格式和错误控制对于在结构生物学中可靠地交联MS数据至关重要.
科学领域:
- 生物化学 生物化学
- 结构生物学 结构生物学
- 蛋白质组学是指蛋白质组学.
背景情况:
- 交联质谱 (MS) 是一种强大的技术,用于研究细胞环境中的蛋白质-蛋白质相互作用和蛋白质结构.
- 目前的局限性包括不一致的数据格式,可变的错误控制方法以及与数据存储库的互操作性差,阻碍了广泛采用.
- 尽管存在这些挑战,但最近在错误发现率 (FDR) 模型和管道基准测试方面的进展表明,MS数据交叉连接具有高可靠性的潜力.
研究的目的:
- 突出交联质谱学领域的挑战和障碍.
- 为社区驱动的协调提出实际的下一步措施.
- 强调标准化实践对于交联MS数据的接受性和可靠性的重要性.
主要方法:
- 本视角回顾了MS交联的近期进展,重点关注错误估计和数据分析.
- 它讨论了对公共存储库标准化数据格式和提交协议的需求.
- 作者制定了实用策略,以便在整个领域就最佳实践达成一致.
主要成果:
- 最近在FDR模型和基准测试方面的进展表明,MS数据的交叉链接可以实现适合整合性结构生物学的可靠性.
- 该领域在数据标准化,错误控制和仓库集成方面面临着持续的挑战.
- 关于错误估计,开放数据格式和存储库提交的社区共识至关重要.
结论:
- 协调相互关联的MS实践对于推进整合性结构生物学至关重要.
- 标准化协议将提高科学界对跨链MS数据的接受度和可信度.
- 解决目前的障碍将确保MS数据的交联可靠性,无论其来源如何.


