内源性:使内源性的全面识别和定量成为可能
bioRxiv : the preprint server for biology
|July 15, 2025
概括
EndoGenius软件增强了从质谱数据中识别内源性的功能,包括神经. 该工具解决了生物信息学挑战,如低分析物丰度和降解,改善的量化和分析.
科学领域:
- 生物化学 生物化学
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 分析化学 分析化学
背景情况:
- 通过质谱学研究内源性,特别是神经,面临着重要的生物信息学挑战.
- 这些挑战包括低 * in vivo * 丰度,易受降解,以及对潜在的广搜索空间.
研究的目的:
- 介绍EndoGenius,一个扩展的开源软件包,旨在优化对内源的搜索.
- 为定量,光谱图书馆建设,图案提取和数据独立获取 (DIA) 工作流提供一个全面的管道.
主要方法:
- 开发和扩展EndoGenius软件包的开发和扩展.
- 整合生物信息学管道用于各种分析任务.
- 对质谱数据的应用,用于内源性的发现.
主要成果:
- EndoGenius提供了一种优化的方法来搜索内源,克服了常见的生物信息学瓶.
- 该软件促进了关键的下游分析,如量化和光谱库生成.
- 它支持高级工作流程,包括数据独立获取,用于全面的样化.
结论:
- EndoGenius提供了一种强大而通用的解决方案,用于从质谱数据中识别和分析内源性.
- 该软件的扩展功能解决了神经研究的主要局限性.
- 它的开源性质促进了该领域的可访问性和进一步发展.


