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Complete Data Analysis Workflow for Quantitative DIA Mass Spectrometry Using Nextflow
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OA
AI
DOI：10.1021/acs.jproteome.5c00266.png)
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摘要
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数据独立采集（DIA）质谱是一种在蛋白质组学中用于识别和定量复杂生物样品中蛋白质的技术。虽然这种全面的方法比数据依赖性采集（DDA）能产生更完整和可重复的蛋白质谱，但生成的数据规模更大、更复杂，给数据分析和解释带来了显著挑战。这些挑战可以通过使用专用的工作流程管理器来有效解决，这些管理器支持在高端计算基础设施上并行执行复杂分析管道。Nextflow尤其适合于简化数据分析，因为它自动化了工作流程管理的关键方面，使研究人员能够以最少的干预高效分析大规模数据集。在此，我们介绍了glaDIAtor-nf，这是我们用于非靶向分析DIA质谱蛋白质组学数据的软件包glaDIAtor的Nextflow版本。我们首先通过在黄金标准数据集上的严格测试证明了其技术准确性。在此基础上，我们进一步从公开的乳腺癌数据中揭示出原研究中处理数据中隐藏的已知蛋白质组模式。这说明了重新分析积累的公开数据的潜力，但也突显了在大规模研究中需要便捷工具来促进此类重新分析的必要性。
Keyword:
Biological databases
Cancer
Peptides and proteins
Protein dynamics
Proteomics
mass spectrometry
data-independent acquisition
nextflow
data analysis
quantitative proteomics
期刊
IF:
3.6
论文数:
9.3K
被引数:
2.3W