| 저자(한글) |
PAN, Chao,SU, Yun-cong,YANG, Rui,DUAN, Hui-long,DENG, Ning |
| 초록 |
질량 분석에 기반하는 비(free)표기 정량적 방법을 사용하여 복잡 단백질체에 대한 규모화 분석을 할 수 있다. 또한 정량 분석의 기초 위에, 단백질체 기능 및 상호작용 관계를 해석하고 이해하는데 더 큰 의미를 가진다. 이를 위해, 정량 분석 및 정성 분석 결과를 효과적으로 아우르는 방법을 설립하여야 한다. 이러한 요구를 고려하여 본 논문은 먼저 NSAF(normalized spectral abundance factor) 알고리즘을 참조하였고 펩타이드 계수법을 사용하여 단백질체 데이터를 정량화하였다. 그 다음 공유 펩타이드와 결합하여 본 방법을 최적화하였다. 이를 토대로, g:Profiler를 통해 대량 단백질체의 기능 주석 정보를 획득하였다. 뿐만 아니라 정량 분석 과정에서 단백질체 데이터에 대한 기능성 분석을 동시에 달성하였다. 본 논문은 인간 심장, 쥐 심장, 쥐 간에서 수집한 3개 그룹 미토콘드리아 단백질체 데이터를 사용하여 본 방법을 검정하였다. 기능성 분석에 따라 3개 그룹 데이터를 약간의 기능성 그룹 또는 신호 통로로 구분한 다음 상관성 분석, 기능 군집 분석, 전자전달계(electron transport chain) 분석을 수행하였다. 분석 결과, 공유 펩타이드를 결합한 최적화 알고리즘은 저풍도 단백질에 대한 추정 오류를 극복하였고 비표기 정량화의 정확성을 높였다. 한편, 생물의학 지식을 결합한 분석 방법을 사용하여 단백질체의 기능 및 상호작용 관계를 해석하였다. 이러한 연구는 비교 단백질체학, 질병 단백질체학, 기능 단백질체학 등 오믹스(omics) 연구에 새로운 방법을 제공하였다. |
