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einprot：用于定量蛋白质组学数据统计分析的灵活，易于使用，可再现的工作流程
定量蛋白质组学已经走了很长一段路 - 过去在蛋白质组学研究小组中进行的专门分析是许多蛋白质组学核心设施中的常规服务，并且可以提供大量复杂的量化和分析工具。然而，必要的报告任务，包括对所得数据的统计分析，以及描述所有数据处理步骤，提供质量控制，探索机会和以用户友好方式发布的可视化，通常不是常规或自动化的，并且可以想象许多不同的分析工程（Peng等，20233）。此外，通常需要进行其他下游分析并与其他类型的数据集成，并且当常规数据分析工作流程的所有步骤透明且记录良好时，这些分析更有可能成功。
蛋白质组学对应用肌科中卫星细胞功能的深入生物分析研究的潜力
抽象简介：再生肌发生在成熟的肌纤维中起着至关重要的作用，可抵消神经肌肉疾病引起的肌肉损伤或功能障碍。专门的肌源性干细胞的激活（称为卫星细胞）本质上与增殖和分化有关，然后是肌细胞融合和多核肌纤维的形成。涵盖的区域：本报告概述了卫星细胞在神经肌肉系统中的作用以及蛋白质组学分析对生物标志物发现的潜在影响，以及鉴定新的治疗靶标在肌肉疾病中的影响。本文回顾了单细胞蛋白质组学对卫星细胞，成肌细胞和心肌细胞进行系统分析的方式，可以帮助更好地理解肌纤维再生过程。专家意见：为了更好地理解神经肌肉疾病中的卫星细胞功能障碍，基于质谱的蛋白质组学是一种出色的大规模分析工具，用于对病理生理过程进行系统分析。可以通过机械/酶促解离方案通常执行优化的肌肉衍生细胞的隔离，然后在专用的流式细胞仪中进行荧光激活的细胞分类。使用标记的自由定量方法或使用串联质量标签的方法是研究干细胞在神经肌肉疾病中的病理生理作用的理想生物分析方法。
使用全自动蛋白质组学样品制备平台进行高通量药物靶点发现
需要使用多种条件和重复对大量样本进行分析才能获得足够的统计功效。然而，大规模定量蛋白质组学分析的样本制备仍然是一个挑战。6由于蛋白质组学工作流程通常涉及多步骤的样本制备，手动处理数百个样本不仅耗时，而且还会引入影响整体技术可重复性的变异。因此，样本制备自动化作为一种通过标准化样本制备来提高可重复性的解决方案越来越具有吸引力，因为它可以减少时间和成本。与 MS 耦合的细胞热转移分析 (CETSA) 也称为热蛋白质组分析 (TPP)，已成为一种流行的方法，用于根据配体诱导的蛋白质热稳定性变化来识别药物靶标和非靶标。 3,7 – 12 经典 TPP 通常涉及十个温度点的实验，每个温度点每个条件下有两个重复实验，以估计热熔化温度 ( T m ) 的变化。这需要准备 40 个样品并用串联质谱标签 (TMT) 标记，然后进行离线分馏步骤。为了减少样品数量并提高分析通量，出现了新形式的热变化分析，例如蛋白质组整体溶解度变化 (PISA)、13 等温变化分析
全基因组关联分析和门德尔随机化蛋白质组学确定心力衰竭的药物靶标
Genome-wide association analysis and Mendelian randomization proteomics identify drug targets for heart failure Authors: Danielle Rasooly, PhD* 1,2 , Gina M Peloso, PhD* 2,3 , Alexandre C Pereira, MD, PhD 4,5 , Hesam Dashti, PhD 1,6 , Claudia Giambartolomei, PhD 7,8 , Eleanor Wheeler, PhD 9 , Nay Aung, MD, PhD 10,11 , Brian R Ferolito, MS 2 , Maik Pietzner, PhD 9,12,13 , Eric H Farber-Eger, BS 14 , Quinn Stanton Wells, MD 15 , Nicole M Kosik, MPH 2 , Liam Gaziano, MPhil, PhD 2,16 , Daniel C Posner, PhD 2 , A Patrícia Bento,博士学位17，Qin Hui，PhD 18，19，Chang Liu，MPH 18，Krishna Aragam，MD 2,6,20，Zeyuan Wang，MPH 18，Brian Charest MS，MPH 2，MPH 2，Jennifer E Huffman，Jennifer E Huffman，Phd 2，Peter W.F.，Peter W.F.威尔逊，医学博士19，21，劳伦斯·菲利普斯（Lawrence S Phillips），医学博士19，22，约翰·惠特克（John Whittaker） Gaziano，医学博士，MPH 1,2，VA百万退伍军人计划27，Claudia Langenberg，MD，PhD 9，12，13†，Yan V Sun，Phd，MS，MS，18，19，19，28†，Jacob Joseph，Joseph，Mbbs，Mbbs，Md 29†，Juan P Casas，Md casas，Md，Md，Md，Phd 1,2 1,2 agnorty for equalty for equalty for equalty progutty for equalty progutty for equalty progutty for equalty progutty这些著作。†这些作者共同监督这项工作。机构：1年老化师，杨百翰和妇女医院，哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿75号，美国马萨诸塞州02130。2马萨诸塞州退伍军人流行病学研究与信息中心（Maveric），VA波士顿医疗保健系统，150。S. Huntington Ave，波士顿，马萨诸塞州02130，美国。 3马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州801 Ave Crosstown中心的波士顿大学公共卫生学院生物统计学系，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州02118。S. Huntington Ave，波士顿，马萨诸塞州02130，美国。3马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州801 Ave Crosstown中心的波士顿大学公共卫生学院生物统计学系，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州02118。4。02142，美国意大利。意大利，意大利，意大利。剑桥研究所。。Bartholomew的Barthol心脏中心，Bartholomew，比恩。
生命科学工具和诊断/蛋白质组学：生命科学工具和诊断的下一个前沿
● 结论：我们认为，蛋白质组学在生命科学工具和诊断领域代表着 750 亿美元的巨大市场机会，目前研究领域有 200 亿美元，诊断和个性化医疗领域有 550 亿美元。我们认为未来十年该市场将出现多位赢家——从纯粹的到盈利的，随着这些技术和平台的实现，将提供广阔的投资空间和潜在的收购和退出的沃土。人们终于认识到蛋白质组学比基因组学复杂得多——但新兴技术是差异化的，尽管人类蛋白质组的目标仍然难以捉摸，但新兴技术却表现出快速采用的迹象。在接下来的深入研究中，我们将探索从过去二十年的传统质谱、RUO 抗体和免疫测定的扩展，到当今快速增长的高复杂蛋白质组学领域以及尚待市场验证的新兴技术等各种技术。我们利用我们在蛋白质组学实验室经验（45 多篇论文）和世界各地关键蛋白质组学 KOL（通过 MEDACorp）的见解，提供对蛋白质组学的广泛且相对深入的看法。
临床蛋白质组学中的多模式学习：使用化学信息增强抗菌抗性预测模型
1经验推理系，麦克斯·普朗克智能系统研究所，马克斯 - 普朗克 - 环4，图宾根72076，德国2 Bio3-Giga-r医学基因组学，Lie'ge University of lie'ge de l'Hoˆpital University of de l'Hoˆpital 11，layge Gege 4000，Belgium 3 Eth Ai Center，Eth eTh Zu Zu'rich and Zu'rich and Zu'rich and Zu Zu's＆Zu Zu easssse 5研究小组统计遗传学，麦克斯·普朗克精神病学研究所，克雷佩林斯特拉斯特拉赛10，穆恩80804，德国5信号理论与通信系，卡洛斯·卡洛斯三世大学，莱根大学，莱根28911，西班牙6，西班牙6，6 6号，Zurich4058。 （SIB），Amphipoˆle，Quartier Unil-Sorge，Lausanne 1015，瑞士8机器学习与系统生物学系，Max Planck生物化学研究所，Martinsried，Martinsried 82152，德国 *相应的作者。生物系统科学与工程部，瑞士巴塞尔4058号Eth Zurich。电子邮件：borgwardt@biochem.mpg.de（K.B. ） ）;电子邮件：oliver@biochem.mpg.de（C.O.） †同等贡献。 副编辑：Pier Luigi Martelli电子邮件：borgwardt@biochem.mpg.de（K.B.）;电子邮件：oliver@biochem.mpg.de（C.O.）†同等贡献。副编辑：Pier Luigi Martelli
tidyProteomics：用于定量蛋白质组学的开源R软件包和数据对象分析和可视化
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在伴侣的信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
大规模定量蛋白质组学中TMT标记效率的评估：样品pH
摘要：通过串联质量标签（TMT）试剂通过lc-ms/ms之前的样品多路复用，促进高通量大规模定量蛋白质组学。一致且有效的标记反应对于实现强大的量化至关重要。因此，嵌入我们的临床蛋白质组学方案中的是质量控制（QC）样品，其中包含来自TMT集中每个样品的小等分试样，称为“混合QC。”此混合QC可以通过LC -MS/MS检测到TMT标记问题，然后再将完整样品结合起来允许对较差的TMT标记反应进行挽救。虽然TMT标记是一种有价值的工具，但导致反应不良的因素尚未得到充分研究。我们观察到，重新标记不一定会挽救TMT反应，并且在50 mM HEPES BU遇到重悬于50 mM的HEPE（pH 8.5）之后，有时会保持酸性（pH 8.5），这与低标记的效率（LE）相吻合（相对较低的中位数报告者）和中位数的离子离子强度（MRIIS）。为了获得更具弹性的TMT标记程序，我们研究了LE，记者离子缺失，平均TMT设置MRII与单个通道MRII的比率以及混合QC样品的Log 2报告基因离子比率的分布。我们发现样品pH是LE的关键因素，在重新标记之前，标记不佳的样品中的浓度增加了浓度，从而成功地营救了TMT标记反应。此外，在500 mM HEPES中重悬于TMT标记的肽中，导致LE始终更高和较低的数据。■简介通过更好地控制样品pH，用于在结合样品之前标记和实施多种评估标签质量的方法，我们证明了可实现大规模定量研究的强大TMT标记。
散弹枪蛋白质组学用于鉴定导致商业乳制品变色为粉红色/红色的酵母
粉红色/红色变色包括一系列相对常见的商业乳制品腐败缺陷。在本研究中，我们使用散弹枪蛋白质组学来识别导致新打开的商业涂抹奶酪和酸奶样品表面产生深红色粘液的微生物。对微生物蛋白质的全蛋白质组表征分别允许在涂抹奶酪和酸奶样品中识别出来自红酵母属的 1042 种和 687 种基因产物，而没有记录到来自其他微生物的显著蛋白质评分。随后的微生物学分析和 26S rRNA 基因区域测序支持了蛋白质组学结果，表明所涉及的微生物是红酵母，一种产生类胡萝卜素的担子菌，可能对人类致病，尤其是对免疫功能低下的人。这是首次使用散弹枪蛋白质组学来识别导致乳制品腐败的微生物，它被认为是一种相对快速、灵敏且可靠的传统微生物鉴定方法的替代或补充。