Nature Methods：利用蛋白质组学数据分析复合物的新方法
先知报道
尽管有使用分析蛋白质复合物的方法，但是在多种条件下对复合物进行系统分析仍然具有挑战性。基于完整、天然复合物的生化分级分离和蛋白质谱相关性的方法已显示出希望。但是，大多数解释共分馏数据集来产生复杂成分和样品之间重排的方法在很大程度上取决于蛋白质间相互作用的推论。有鉴于此，瑞士苏黎世理工学院的Ruedi Aebersold等研究人员，开发出利用蛋白质组学数据分析复合物的新方法。
本文要点
1）研究人员报道了PCprophet，这是一种基于尺寸排除色谱法的工具：对所有理论质谱（SEC-SWATH-MS）数据进行顺序窗口采集，从而预测蛋白质复合物并表征其在整个实验条件下的变化。
2）研究人员证明了PCprophet的性能优于最先进的方法，并介绍了一种贝叶斯方法来分析不同条件变化下的蛋白质间相互作用。
3）研究人员提供了命令行和图形界面来支持将PCprophet应用于任何共分馏MS数据集，而与分离或定量液相色谱-MS工作流程无关，从而可用于蛋白质复合物及其生理动力学的检测和定量跟踪。
参考文献：
Andrea Fossati, et al. PCprophet: a framework for protein complex prediction and differential analysis using proteomic data. Nature Methods, 2021.
DOI：10.1038/s41592-021-01107-5
https://www.nature.com/articles/s41592-021-01107-5
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