FEHÉRJEAZONOSÍTÁS
Redukálás + alkilálás Enzimes emésztés
I
MS T
m/z
fragmentáció
MS / MS
I
FEHÉRJE LISTA ......................… ......................... ......................... ......................... .........................
PEPTID LISTA ......................... ......................... ......................... ......................... .........................
AZONOSÍTOTT FEHÉRJE
m/z
Kvantitatív tömegspektrometria
A kvalitatív analízis nem elegendő Előbb-utóbb feltámad az igény relatív mennyiségi meghatározásokra: azaz különböző minták összehasonlítására – pl. biomarker-keresés – diagnosztikára, prognosztikára stb. Abszolút mennyiségi meghatározás is kellhet
Az MS NEM kvantitatív módszer * a különböző molekulák nem egyformán detektálhatók pl. különböző peptidek relatív intenzitása nem tükrözi relatív mennyiségüket * nem minden komponenst detektálunk az elegyekből
Csak egy példa a.i.
triptikus elegy CHCA-ban
6000
4000
2000
0 700
1200
1700
2200
m/z
a.i.
20000
Ugyanaz a triptikus elegy DHB-ben 10000
0 700
1200 /O=/2002/02majus/ge020516_6/1SRef/pdata/1
1700 Administrator
2200 Thu Apr 7 14:15:06 2005
m/z
Kitérő a detektálás „teljességéről”
Observations Not the same proteins or at least not the same peptides were IDd when complex mixtures were analyzed on the QSTAR as well as on the LTQ The QSTAR seemed to favor short peptides while much longer sequences were IDd on the LTQ
One more observation When the same peptide was IDd the QSTAR usually picked the higher charge state
QSTAR/LTQ comparison same sample, same day, same gradient relatively high level, complex sample
QSTAR only gi|12517248 Start - End 11 - 16 17 - 46 47 - 52 67 86 93 106 185 201 232 258 312 334 343 361 372 406 412
-
82 92 103 120 195 231 239 266 325 342 357 371 393 411 419
enolase [Escherichia coli O157:H7], MW ~ 46 kDa Observed Mr(expt) Mr(calc) Delta 366.72 731.42 731.38 0.04 952.62 2854.85 2855.35 -0.50 365.73 729.44 729.40 0.04 746.79 373.70 624.69 730.27 419.53 996.92 404.73 475.65 781.78 464.81 803.31 595.19 1059.39 403.75 444.76
1491.57 745.39 1247.37 1458.53 1255.57 2987.73 807.44 949.28 1561.54 927.61 1604.60 1188.37 2116.77 805.48 887.50
1491.88 745.36 1247.61 1458.82 1254.62 2988.45 807.41 949.49 1561.84 927.58 1604.88 1188.59 2117.05 805.44 887.46
-0.31 0.03 -0.24 -0.29 0.95 -0.72 0.03 -0.20 -0.29 0.04 -0.28 -0.22 -0.28 0.03 0.04
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Miss Sequence EIIDSR (Ions score 31) GNPTVEAEVHLEGGFVGMAAAPSGASTGSR EALELR (Ions score 48)
(Ions score 98)
AVAAVNGPIAQALIGK(Ions score 112)** DQAGIDK (Ions score 24) IMIDLDGTENK (Ions score 81) FGANAILAVSLANAK (Ions score 101) MGSEVFHHLAK (Ions score 29) GMNTAVGDEGGYAPNLGSNAEALAVIAEAVK (Ions score 105) AAGYELGK (Ions score 53) YVLAGEGNK (Ions score 42) IQLVGDDLFVTNTK (Ions score 89) GIANSILIK (Ions score 41) FNQIGSLTETLAAIK (Ions score 85) DAGYTAVISHR (Ions score 83)^ SGETEDATIADLAVGTAAGQIK (Ions score 106) YNQLIR (Ions score 35) IEEALGEK (Ions score 37)
LTQ only
QSTAR vs LTQ, Marla's 4500
4000
3500
IDd peptide MW
3000
2500 LTQ data QSTAR data 2000
1500
1000
500
0 0
5
10
15
20 Retention time [min]
25
30
35
40
QSTAR vs LTQ, Marla's 1400
1200
precursor ion (m/z)
1000
800 LTQ data QSTAR data 600
400
200
0 0
5
10
15
20 retention time [min]
25
30
35
40
QSTAR vs LTQ unique and overlapping IDs 6 protein mixture
LTQ only 85 92 41
QSTAR only Average MH+ = 894.2 Da
Average MH+ = 1273.7
Unsupervised hierarchical clustering of N-linked glycopeptides distinguishes treated cancer-bearing mice (C1, C2, and C3) from untreated normal mice (N1a, N1b, and N2). … each row represents a peptide and each column represents a different serum sample. Red indicates a peptide with higher than average abundance in a specific sample, green indicates a peptide with lower than average abundance in a specific sample, black indicates no changes in abundance, and gray indicates the data in a specific sample is missing. The sample from N1 was analyzed by LC-MS twice (N1a and N1b) Data acquired on QTOF 14/36 (~40%!!!) különbség a detektált m/z-ben Zhang et al., MCP 4, 144.
Hogy lehet ezt legyőzni? csak nagyon hasonló peptidek relatív intenzitását vethetjük össze! 1) Jelöljünk két sejt-populációt hasonlóan, de megkülönböztethetően! 2) Keverjük össze az összes fehérjét! 3) A keveréket emésszük, analizáljuk! És így kvantizhatunk! * dinamikus detektálási tartomány? * telítjük-e a detektort?
Hogy lehet ezt legyőzni? with great difficulties... gondos tervezéssel/kivitelezéssel levonhatunk mennyiségi következtetéseket DERIVATIZÁLÁS NÉLKÜL, KOMPLEX RENDSZEREKRŐL is Csak sokat kell bizonygatni
Cell/tissue imaging by MALDI R. Caprioli híres-hírhedt SELDI C. Jimenez Mennyire működik jobban definiált, de komplex rendszerekben?
állandó mennyiségű emésztmény, plusz növekvő mennyiségű standard Fet-Rpeptid a CN [R/Fet] 80 1046.6/1072.6
70
1046.6/1155.6
I rel [R]/Irel [Fet]
60
1046.6/1252.6
50
1046.6/1274.6
40
1046.6/1385.5
30
1046.6/1474.8 1046.6/1513.6
20
1046.6/2008.9
10
1046.6/2030.9
0 0
100
200
300 n [fmol]
Szájli Emília, SzBK
400
500
600
Hogy szól az LC-MS? Waters „Protein expression system” – kvali és kvanti analízis derivatizálás nélkül 2x3 precíz LC-MS kísérlet, CID válogatás nélkül 2 ppm-en belüli pontosság MS és MS-MS is komplex szoftver jól definiált (értsd egyszerűbb) rendszerekre És nyilván itt sem látunk mindent
Hogyan jelölhetünk? ICAT – Cys-oldalláncának alkilezése, könnyű (H8) és nehéz (D8) alkil-csoporttal → amiben nincs Cys, az kiesik → a deuterált vegyület retenciós ideje kicsit hosszabb azonosítás: MS-MS alapon kvanti: relatív intenzitásokból ingadozás: van az 30% is!
Még ICAT A dúsításra használt biotin-farok sok komplikációt okoz a) A biotin-streptavidin túlságosan szeretik egymást b) Intenzív ionok a jelölésből, gyérebb fragmentáció az egészből < 50 % siker Van hasítható verzió is: így szabadulunk meg a biotintól
Hogyan jelölhetünk? SILAC (stable isotope labeling) C13, N15, O18 tápanyaggal visszük be – jelölt aminosav → Olyat kell választani, ami nem alakulhat át más aminosavvá, illetve nem szintetizálódik a sejtben Tripszines emésztéshez Arg a menő! a keveréket frakcionáljuk, emésztjük, analizáljuk azonosítás MS-MS alapon kvanti a relatív intenzitásból
Két élesztő preparátum összehasonlítása. 13C Arg volt az 6 egyik tenyészet tápoldatában.
C. Guerrero et al. MCP 5: 366-378 (2006)
SILAC kommentár • Nyilván leginkább csak sejtkultúrában működik Akkor viszont a legjobb megoldás, bár... Néha a jelölt aminosav nem tökéletes (nem teljesen izotóp-jelölt) A „turn-over” fehérjénként változik • Hallottam már SILAC-jelölt csirkéről! R.J. Beynon, Liverpool
Hogyan jelölhetünk? tripszines emésztés H2O18-ban Két oxigén lép be, minden peptid jelölődik Rengeteg információ Még a szekvenálás is könnyebb, a Cterminális ionok csúsznak DE beszárítás a normál emésztés után, hosszú enzimes inkubáció... → veszteségek, nem specifikus hasítások
TOF-TOF hiE CID
O18-jelölt peptid MALDI-CID spektruma, csak egy O18 épült be
N-terminális jelölés Formaldehid @pH 5-6, majd NaBH3CN Me2N D2-formaldehid a párja 4 Da tömegkülönbség J.L. Hsu et al. (2003) Anal. Chem. 75, 6843.
Az összes Lys is jelölődik, ebben a peptidben speciel 4 van
MS/MS nélkül nem triviális, mik a párok
BEMAD -elimináció, amit Michael-addíció követ – mondjuk normál és deuterált DTT Célzottan Ser/Thr poszt-transzlációs módosítások helyzet-meghatározására és relatív kvantitatív mérésére Működik az általános protein populációra is – alkyl-Cys is elveszíti az oldalláncát Minél több derivatizálási lépés, annál több lehetőseg mellékreakciókra
Hogyan jelölhetünk? iTRAQ ™ (Applied Biosystems) Nagyon ravasz jelölés! amino-csoportra (N-terminus, Lys) 4 (8)-féle stabil izotópos szerkezet, azonos additív tömeggel, de különböző fragmensekkel (m/z 114, 115, 116, 117) azonosítás és kvanti az MS-MS adatokból! Ross et al., (2004) MCP 3, 1154.
Mass spectrometry based protein quantification methods
SILAC Tissue/ Cells Protein Peptides MS Analysis
cICAT
O16/O18
iTRAQ
Internal Standards
Vigyázat, minden relatív Ha abszolút mennyiségekkel szeretnénk számolni, az is megoldható Belső standardnek proteotipikus peptidet válasszunk Lehet a peptid eleve izotóppal jelölt Gygi’s AQUA (Methods. 2005 Mar;35(3):265-73.) Vagy…
iTRAQ is használható abszolút mérésre
Mire jó ez az egész? PÉLDÁUL: összehasonlítani a fehérje-szinteket a) különbözően kezelt sejtvonalakban b) különböző szervekben, sejt-típusokban c) különböző páciensekben
Mire jó ez az egész? PÉLDÁUL összevetni a fehérje-mennyiség és poszt-transzlációs módosítások szintjének változását Vajon egy stimulus hatására több fehérje termelődik-e, vagy csak a foszforiláció szintje ugrik meg
Mire jó ez az egész? PÉLDÁUL tanulmányozni fehérje-komplexek összetételének mennyiségi és minőségi változását
Mire jó ez az egész? PÉLDÁUL: TAP-TAG pucolás, IP – mert kölcsönható fehérjéket keresünk – ragad oda mindenféle A wild-type sejteket megjelöljük, így kiszűrhetjük a potyautasokat Tackett et al, J. Prot. Res. (2005) 4, 1752.
Alternatíva 2D-gélek Simán és differenciál jelöléssel is (DIGE) Annak is megvannak a korlátai Nagy előnyük, hogy láthatóvá tehető (Western) hány különböző formában van a fehérjénk jelen
“Chemical Approaches for Functionally Probing the Proteome” Greenbaum et al., Mol. Cell. Proteomics, 2002; 1: 60 - 68.
Structures of the fluorescent ABPs DCG-04, Yellow-DCG-04, Red-DCG-04, Green-DCG-04, and Blue-DCG-04.
Egy speciális eset
Affinity labeling of papain family proteases using fluorescent ABPs.
Localization of protease activity in situ.
Példák „globális” proteomikai kísérletekre Retrográd fehérje-transzport sérült idegsejtekben Nagy volumenű foszforilációs analízis
Egy példa „globális” proteomikai kísérletre Projekt: ideg-regeneráció vizsgálata Modell: kontroll és sérült idegsejtek retrográd transzportjának 2D összehasonlítása (Lymnaea stagnalis)
Tömegspektrometriás analízis Gélben emésztés tripszinnel 1. Információ-függő LC-MS/MS analízis LC: C-18 PepMap oszlop nl/min 5-50% B 30’ alatt
(75 m*150 mm), ~350
(A: 0.1% hangyasav/víz B: 0.1% hangyasav/ACN)
MS: QSTAR Pulsar w microionspray source 1s survey/ 5s CID scan, töltésfüggő ütközési energia
2. de novo szekvenálás 3. Homológia keresés MS-Pattern (www.prospector.ucsf.edu) MS-Blast (dove.embl-heidelberg.de/Blast2/msblast.html)
EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001
Miért kell de novo szekvenálás? Intermediate filament protein A (Aplysia californica) (Helix aspersa)
EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001
# Length: 582 # Identity: 408/582 (70.1%) # Similarity: 480/582 (82.5%) # Gaps: 6/582 ( 1.0%) # Score: 2094.5
EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001
Triptikus peptidek szempontjából 12% átfedés
EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001 EMBOSS_001
1 MLKGQTRQDIHEDDNSGRKSTISTRAFVFTRSDPLIKARSGSLYSSRSSM .|.:.....:..||:|.|..||||.|||.| .::|.|..:.:|.. 1 MTSKISTTYEEEGRQSKIQPRAFVITRSGP--SSKSSSFSARQSYA
50
51 NTRSSISPGVMQQLSSSGITDFRGNREKEKREMQNLNERLASYIEKVHFL ::|.||:|||.|||||||||||||.||||||||||||||||||||||||| 45 SSRQSITPGVYQQLSSSGITDFRGTREKEKREMQNLNERLASYIEKVHFL
100
101 DAQCKKLEAENEALRNRKMEDLQPIRDAYENELAQARKVIDELSSSKGVA |||.||||||||||||||.|.||||||||||||||||||||||||:|||: 95 DAQVKKLEAENEALRNRKSESLQPIRDAYENELAQARKVIDELSSTKGVS
150
151 EAKLVGLQDEISQLRDLIATYENQAKDYRKKIDSLGNQIGEYEGELHTLR |||:.||||||:.||:||.|||||:|||||||:||||||||||||||||| 145 EAKVAGLQDEIASLRELIVTYENQSKDYRKKIESLGNQIGEYEGELHTLR
200
201 LRVGSLEDENAKLRELLDKIQEQNRSLRSDLDQETSAHIEAECLAQTKAE :|.|||||||||:||||||||||||.||:|||.||:|||||:||||||.| 195 IRCGSLEDENAKVRELLDKIQEQNRRLRADLDTETAAHIEADCLAQTKTE
250
251 EAAFYKDLYEQIELMKPEPITIKGMDTADYWNSQMKKCLREINAAYDEKI ||.|||||.:|:||:|||||.|||||.|::|.|::.||:|||.:|||||| 245 EAEFYKDLLDQLELLKPEPIQIKGMDYAEFWKSELSKCVREIQSAYDEKI
300
301 DLIQQDCEAKFQAQVSSLRAGNVKDNLQLTNAQEEVKKLRAQLSDKNSAY |:||||.|||:.||::|||:|||||.:||.:.||||||||.|..:||:.| 295 DMIQQDTEAKYSAQLNSLRSGNVKDGMQLQHVQEEVKKLRTQAGEKNAMY
350
351 AELATRIATLQAERDELARQVSDMERELESERLKYHTDITSLETELQAVM ||||.:.|:||||||.:.||.|::|||||..|:||:.||..|..||.||: 345 AELAAKFASLQAERDSIGRQCSELERELEELRIKYNQDIGDLSNELSAVL
400
401 EQLQVLMDAKLSMELEIACYKKLLEGEESRVGLRSLVEQAIGTQSKGAAS .|||:|.|||::||||||||:|||||||||||||||||||||.|.:|.|| 395 AQLQILTDAKITMELEIACYRKLLEGEESRVGLRSLVEQAIGVQGRGTAS
450
451 LSDAIQQSKSTGSLTVQRSSKGALGFASIDHSGGNVVIENTTSGARAKNQ |.|.||||.|:||:|:||||||.:.|.|:|.||.|:||||||||||||.| 445 LKDTIQQSTSSGSMTIQRSSKGPIAFNSVDQSGSNIVIENTTSGARAKTQ
500
501 SLKGWKLVKNSNGRNTVEVNLKDFDLGAGRSYTLWAKGAKDRASADNEQV ||:||::.|...||....:.|||:::.....||:|||||||||:|||||: 495 SLRGWRIDKTVAGRVAASIQLKDYEIPPNTKYTIWAKGAKDRATADNEQI 551 ADNFSFGVGTCVWKLLDEAGNEKATLNAKFSG ||.||.|||:|.|.::||||||||||.||||| 545 ADIFSLGVGSCTWTIVDEAGNEKATLIAKFSG
582 576
44
94
144
194
244
294
344
394
444
494 550 544
Mascot:
"de novo“ + homológia
KLEAENEALR [100-110] LLEGEESR [417-424] LASYIEK [84-90] LRADLDTETAAHIEADCLAQTK [221-242] LASYIEKVHFLDAQVK [84-99]
VQEQNRR [214-220] ELEEQR [371-376] EMQNLNER [76-83] KLLEGEESR [416-424] VGSLEDENAK [197-206] KVIDELASSK [132-141] VIDELASSK [133-141] YASQLNQLR [305-313] VHFLDAQVK [91-99] NAAYAELATR [341-350]* TLVEQAIGTQSK [429-440]* LAGLQDEIGSLR [148-159] GM(O)DYADFWK [268-276]
Intermediate filament protein #124233 (Helix aspersa) #102672 (Aplisia californica)
---QLSSSGITDFK [48-67] ELIVTYE---K [160-170] ------DELAR [357-369]* 1 81 161 241 321 401 481 561
MTSKISTTYE EEGRQSKIQP RAFVITRSGP SSKSSSFSAR QSYASSRQSI TPGVYQQLSS SGITDFRGTR EKEKREMQNL NERLASYIEK VHFLDAQVKK LEAENEALRN RKSESLQPIR DAYENELAQA RKVIDELSST KGVSEAKVAG LQDEIASLRE LIVTYENQSK DYRKKIESLG NQIGEYEGEL HTLRIRCGSL EDENAKVREL LDKIQEQNRR LRADLDTETA AHIEADCLAQ TKTEEAEFYK DLLDQLELLK PEPIQIKGMD YAEFWKSELS KCVREIQSAY DEKIDMIQQD TEAKYSAQLN SLRSGNVKDG MQLQHVQEEV KKLRTQAGEK NAMYAELAAK FASLQAERDS IGRQCSELER ELEELRIKYN QDIGDLSNEL SAVLAQLQIL TDAKITMELE IACYRKLLEG EESRVGLRSL VEQAIGVQGR GTASLKDTIQ QSTSSGSMTI QRSSKGPIAF NSVDQSGSNI VIENTTSGAR AKTQSLRGWR IDKTVAGRVA ASIQLKDYEI PPNTKYTIWA KGAKDRATAD NEQIADIFSL GVGSCTWTIV DEAGNEKATL IAKFSG
9.7 + 22.2 % = 31.9%
Tanulságok 134/172 gélpöttyből összesen 43 különböző fehérjét találtunk Azonosítottunk poszt-transzlációs módosításokat is (N-terminális acetiláció, glikoziláció, szulfatálás) Gélkép alapján a várttól eltérő tömegű fehérjék proteolízis keresztkötés / ubiquitinálódás? Pellet 2 (ultrafuga) – down-reguláció – membránhatárolt vezikulák retrográd transzportja gátolt Két legprominensebb fehérje – intermediate filament protein és aktin triviális? – citoszkeleton sérülés eredménye NEM – egyéb abundáns citoszkeletális fehérjék (neurofilament, spectrin) mennyisége nem változott funkcióval bír?
Comprehensive Identification of Phosphorylation Sites in Postsynaptic Density Preparations J.C. Trinidad , C.G. Specht, A. Thalhammer, R. Schoepfer, A.L. Burlingame Mol. Cell. Prot. 2006, 5: 914-922
Némi bevezetés a foszforilációról
Biological significance
One of the most important regulatory events: turns proteins on and off induces or prevents other post translational modifications in the same protein signaling pathways : phosphorylation cascades
Difficulties a) Dynamic process : kinase vs. phosphatase – both must be blocked during isolation b) Phosphorylation often @ low level (<5%) c) Lower ionization efficiency – signal of phosphopeptides suppressed Enrichment is a must
at protein level at peptide level
Enrichment methods Ion exchange on SCX IMAC : Fe(3+), Ga(3+)… binding at low pH TiO2, ZrO2 Immunoprecipitation (only for pTyr)
Foszfopeptidekkel „spékelt” emésztési elegy - MALDI-TOF MS a.i.
25000
20000
15000
P 10000
P
PP
5000
1200
1700
/O=/bruker/2006/06november/ke061110_02/2SRef/pdata/1
2200 Administrator
Tue Nov 14 15:20:35 2006
m/z
TiO2 – dúsítás után a.i.
P
70000
60000
P P
50000
P P
40000
30000
P
P
P
20000
P 10000
1100
1300
1500
1700
/O=/bruker/2006/06november/ke061109_01/2SRef/pdata/1
1900 Administrator
2100
2300
Tue Nov 14 15:23:32 2006
m/z
A projektről • In the mammalian central nervous system, the structure known as the postsynaptic density (PSD) is a dense complex of proteins whose function is to detect and respond to neurotransmitter released from presynaptic axon terminals. Regulation of protein phosphorylation in this molecular machinery is critical to the activity of its components, which include neurotransmitter receptors, kinases/phosphatases, scaffolding molecules, and proteins regulating cytoskeletal structure.
Quality control of the purified PSD samples by Western blotting
Olyan fehérjék jelenlétét teszteljük, amiről tudjuk, hogy a komplex része, illetve szennyező lehet
Trinidad, J. C. (2006)
Copyright ©2006 American Society for Biochemistry and Molecular Biology
Mol. Cell. Proteomics 5: 914-922
Schematic representation of the experimental workflow
Meghatározható megbízhatóan milyen fehérjék vannak jelen
Trinidad, J. C. (2006)
Copyright ©2006 American Society for Biochemistry and Molecular Biology
Mol. Cell. Proteomics 5: 914-922
Identification of protein components of purified PSD samples
Miért is jó a kation-csere a „negatív” foszfopeptidekre?
Trinidad, J. C. (2006)
Copyright ©2006 American Society for Biochemistry and Molecular Biology
Mol. Cell. Proteomics 5: 914-922
Hány fehérje is van a komplexben? • Interpretation of the spectra using Mascot resulted in 17,391 positive peptide identifications of which 9,236 were to non-redundant peptide sequences. • 1,264 proteins were identified in the PSD preparation with a median sequence coverage of 17%
Mit tudtunk meg a foszforilációról? • The 998 phosphopeptides reported here were limited to those identified with a Mascot expectation value less than 0.05 when searched against the restricted PSD fraction protein dataset.
A, the relative distribution of phosphoserines (pS), phosphothreonines (pT), and phosphotyrosines (pY)
Trinidad, J. C. (2006)
Copyright ©2006 American Society for Biochemistry and Molecular Biology
Mol. Cell. Proteomics 5: 914-922
Ez volt az első lépés • Belőttük a módszert • Kaptunk egy kvalitatív képet • Most jön a kvantitatív része: agy-régiók összehasonlítása
J. Trinidad UCSF
Singly phosphorylated, iTRAQ-labeled phosphopeptide from CaMK II alpha
1011 proteins were identified and quantified in both analyses.
CaMK II protein expression, both replicates
Mit lehet ezzel kezdeni? • Fehérjék relatív mennyiségi meghatározása a különböző agy-régiókban • Foszforiláció relatív mennyiségi meghatározása a különböző agy-régiókban • Össze lehet hasonlítani a fehérje-szint változásokat a poszt-transzlációs szintváltozással – hogy is zajlik a reguláció
Mit lehet ezzel kezdeni? Hierarchical Clustering of Protein Expression Reveals Coregulated Clusters
És a jövő? • Az itt tanultakat különböző betegségmodelleken lehet hasznosítani Epilepsziára? Depresszióra? Pánikbetegségre? Stb.
Minta kérdések • Mitől függ, mennyire jó egy adatbázis? • Mi az oka, hogy nincs tökéletesen működő adatbázis-lekereső szoftver? • Miért van szükség proteomikára? • Miért kell „jelölni” kvantitatív proteomikában? • Miért előnyös egy olyan jelölés, ami minden peptidet módosít? És valóban módosít-e minden peptidet?
Hasznos web-oldalak ProteinProspector – http://prospector.ucsf.edu MS-BLAST - http://dove.emblheidelberg.de/Blast2/msblast.html BLAST - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/ European Bioinformatics Institute http://www.ebi.ac.uk/ Szekvencia-összehasonlítás – http://www.ebi.ac.uk/clustalw/index.html MS kezdőknek - „What is mass spectrometry” www.asms.org
