PROTEIN IDENTIFICATION USING SEQUENCE DATABASES

Scientific Journal of Astana IT University, 2020

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.37943/aitu.2020.91.98.002
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The bottom-up proteomics approach (also known as the shotgun approach), based on the digestion of proteins in peptides and their sequencing using tandem mass spectrometry (MS/MS), has become widespread. The identification of peptides from the obtained MS/MS data is most often done using available sequence databases. In this paper, we present a detailed overview of the peptide identification workflow and description of the main protein bioinformatics databases. Choosing the correct search parameters and the sequence database is essential to the success of this method, and we pay special attention to the practical aspects of searching for efficient analysis of MS/MS spectra. We also consider possible reasons why database search tools cannot find the correct sequence for some MS/MS spectra, and highlight the issues of misidentification that can significantly reduce the value of published data. To help assess the assignment of peptides to MS/MS spectra, we will look at the scoring algorithms that are used in the most popular database search tools. We also analyze statistical methods and computational tools for validating peptide compliance with MS/MS data. The final part describes the process of determining the identity of protein samples from a list of peptide identifications and discusses the limitations of bottom-up proteomics