基因指纹扫描

nullGenome fingerprint scanning for protein identification and gene finding Genome fingerprint scanning for protein identification and gene finding Report: Songqinnull蛋白质组: 1994年，澳大利亚Macquarie大学的Wilkins和Williams首先提出了（Proteome）,它源于蛋白质（protein）与基因组（genome）两个词的杂合，其定义为在一种细胞内存在的全部蛋白质。蛋白质组研究中主要应用的技术包括：双相电泳(2-DE)、新型质谱(MS)技术、数据库设置与检索系统等。整个研究过程包括：样品处理、蛋白质的分离、蛋白质丰度分析、蛋白质鉴定等步骤。 null基因座（locus，loci） 又称座位。是基因在染色体上所占的位置。在分子水平上，是有遗传效应的DNA序列。一个基因座可以是一个基因，一个基因的一部分，或具有某种调控作用的DNA序列。基因座与位点（site）不同，后者是一个顺反子内部的突变位置，可以小到一个核苷酸对。 null质谱:字面上是按照分(原)子质量进行排列 的图谱，利用光谱法、核感应或微波吸 收都可以进行研究。但历史上，人们把 基于电磁学原理设计成的仪器称为质谱 仪[Mass Spectrometer(Spectrograph)]， 由于此种仪器采用的质量分析器只能是 对带电粒子起作用，因此要求被研究的 分子或原子变成离子，获取的信息是质 量m与电荷Z之比，称为荷质比m/Z。 摘要摘要 基因组指纹扫描（GFS）系统与蛋白质组数据库(包括多肽指纹和简单串联质谱数据)和有机体的基因组有关。 基因组指纹扫描（GFS）用于蛋白识别和基因寻找。 同其他软件一样GFS也有它的优缺点。 nullGFS是用现在基因识别未必代表的真正细胞产生的蛋白质的质谱数据来识别蛋白。这需要最初来自蛋白质组基础的努力去识别蛋白（来源于体内非的蛋白编码，如：二次编码或动力学翻译重排） ① reading frame ② frameshift ③ alternative splicingGFS 的运用GFS 的运用1. 从未注释的基因组中识别蛋白。 2. 用错误或缺少的注释识别蛋白。 3. 基因寻找。 4. 通过其他方法证实蛋白识别。 5. 基因结构的确定。从未注释的基因组中识别蛋白从未注释的基因组中识别蛋白 近来有次序的基因组仍是草图形式，GFS软件允许人们研究蛋白质组、命名、识别表达给定蛋白的基因座，设想可能编码该蛋白的开放阅读框（无可变剪接）。 Oen使用GFS识别的序列区用blast从Geneback和（或）Swiss-Prot寻找最近的同源和存在的功能，或许像PfamProSite那样识别序列的蛋白家族。 用错误或缺少的注释识别蛋白用错误或缺少的注释识别蛋白 除了很好注释的基因组如：大肠杆菌、酵母，基因注释未必正确，也可能未完成。 GFS直接将多肽图谱与基因组序列比较，这个比较能与现在的注释相比较，有力地指出缺少的或错误注释的蛋白。 另外，一般注释经常不能识别出基因产生的所有的可变的同等型，而GFS却可能帮助识别。基因寻找基因寻找我们拥有的原核和真核生物的初步数据显示GFS能成功地识别基因。 步骤是：从细胞裂解物中抽提蛋白，分离、纯化，用酶消化，形成一系列多肽片断。然后通过质谱法测多肽。 使用GFS寻找表达他们的基因座通过其他方法证实蛋白识别 通过其他方法证实蛋白识别 每一种蛋白识别方法都有它的优点和弱点，我们允许这种方法在某些情况下适合，而别的情况不适合。 最可靠的蛋白识别是使用多种方法进行校准。 在我们的工作中，GFS和Mascot的矫正率大于80%，但有时GFS能识别的蛋白Mascot却不能识别。 基因结构的确定 基因结构的确定在分析人类基因组及其它高等真核生物基因组时的一个主要挑战是决定基因的正确结构。（Arabidopsis thaliana） 我们正努力用GFS来使用多肽图谱产生可选规则蛋白的外显子。 今后，GFS将有助于确定可变剪接的机制。GFS的步骤 GFS的步骤 1 高水平的总揽 2 数据库的产生 3 比对 4 评分 5 统计有效性 6 思考 nullGFS 与其他技术的区别 GFS 与其他技术的区别 GFS与其它蛋白识别方法有不同的基础。 GFS不像其他方法需要校准。 GFS不仅识别已识别出的基因，而且能获悉他们的结构。nullGFS的优点和弱点 GFS的优点和弱点 Strengths: ① 可以运用包括未完成的基因组的任何资源识别蛋白。 ② GFS的基因寻找能力。 null③ GFS被非常准确、灵敏。 ④易于分析复杂的样品，如：复杂样品中的多种蛋白、蛋白酶解的蛋白、可变剪接编码的蛋白等。 null Weaknesses: ① 所需蛋白必须分离。 ② 用MS/MS数据寻找基因组的方法也受限。另外，多肽指纹需要的设备和技术比获得MS/MS数据的花费少。 ③ 对于大量的基因组必须用计算机，如：人类基因组。识别领域的主要竞争对手 识别领域的主要竞争对手 尽管没有一种工具是完全建立在基因组基础上的蛋白识别，但竞争还是来自各种蛋白质组和蛋白识别的工具。 如： ①Mascot from Matrix Science null ②Sequest ③ProteinProspector (http://prospector.ucsf.edu/） ④other tools Chait’s group at Rockefeller University (http://www.rockefeller.edu) Another alternative approach How can GFS technologies be improved? How can GFS technologies be improved? 1 Improve computing tools that support all of the efforts of the postgenome era, including genome annotation, microarray analysis and proteomics. 2 Methodology null 3 Technologies 4 To link the highly complex and not fully understood processes involved in protein expression is sorely needed.Partnerships in GFS Partnerships in GFS With other academic groups With those studying more complex genomes Conclusions Conclusions GFS broaden proteomics research scope optimize the technique speed and efficiency Development integrating GFS with other analysis software take advantage of numerous laboratory measurements .precise protein character system. null