Progenesis QI for Proteomics

Progenesis QI for Proteomics

Entdecken Sie die Proteine in Ihren Proben, die sich signifikant ändern

Entdecken Sie die Proteine in Ihren Proben, die sich signifikant ändern

Quantifizieren und identifizieren Sie Proteine in Ihren komplexen Proben mithilfe der Vorteile der markierungsfreien Analyse dank Progenesis QI for Proteomics. Die Software Progenesis QI for Proteomics von Waters und Nonlinear Dynamics bietet einen sehr transparenten, geführten Workflow. Proteine von Interesse können schnell, objektiv und zuverlässig in Einzelproben oder fraktionierten Proben gefunden werden. Auch die Anwendung von Versuchsdesigns unterschiedlicher Gruppen ist möglich.

Neben der herkömmlichen datenabhängigen Analyse (DDA) unterstützt Progenesis QI for Proteomics auch die MSE- und HDMSE-Datenanalyse mittels datenunabhängiger Aufnahme (DIA) von Waters. Einzigartig ist, dass die Software auch die zusätzliche Auflösungsdimension der Ionenmobilitätstrennungen nutzt, um die Genauigkeit und Präzision der Identifizierung und Quantifizierung zu verbessern. Progenesis QI for Proteomics ist eine unabhängige Geräteplattform, die universelle Formate wie .mzML und .mzXML unterstützt.

Quantify and identify proteins in your complex samples using the advantages of label-free analysis with Progenesis QI for proteomics. Progenesis QI for Proteomics

Überblick

  • Bewerten Sie die Qualität Ihrer LC-MS-Daten mit Metriken zur Qualitätskontrolle (QC)
  • Erreichen Sie mit unserem einzigartigen Ansatz der Co-Detektion von Peptidionen eine konsistente Peakauswahl über alle Läufe, die für die genaue und präzise Quantifizierung unerlässlich ist
  • Verwenden Sie 1D- und 2D-LC ohne Einschränkungen hinsichtlich der Anzahl der Gruppen, Proben und Versuchsdesigns, die Sie innerhalb Ihrer Analyse vergleichen können
  • Erhalten Sie zuverlässige multivariante Statistiken mit einer vollständigen Datenmatrix und ohne fehlende Werte
  • Fragen Sie Datenbanken mit gängigen Suchmaschinen ab, um Identifizierungen aus Quantifizierungsdaten sowohl von Peptiden als auch Peptidionen automatisch zu kombinieren
  • Erreichen Sie drei Auflösungsdimensionen mit vollständiger Kompatibilität zur Ionenmobilität
  • Arbeiten Sie mit leistungsstarker Datenvisualisierung und einem geführten Workflow für DDA und datenunabhängige Aufnahmeanalysen (DIA), einschließlich des Aufnahmemodus SONAR
  • Unterstützen Sie das biologische Verständnis von Entdeckungen mit dem einfachen Export zu Pathway Analysis Tools

Empfohlene Verwendung: Zur Quantifizierung und Identifizierung von Proteinen von Interesse in komplexen Proben mithilfe markierungsfreier Analyse.


Features Header

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Schaffen Sie dank der markierungsfreien Analyse mehr

Die markierungsfreie LC-MS-Analyse bietet für Benutzer eine Vielzahl an Vorteilen gegenüber nicht markierungsfreien Methoden:

  • Geringere Proteinbeladung
  • Keine Kosten für Markierungsreagenzien
  • Weniger Fraktionierung und Probenprozessierung
  • Erhöhte Sequenzabdeckung pro Protein
  • Erhöhte Gesamtabdeckung des Proteoms
  • Möglichkeit, mehr Bedingungen in einem Versuch zu vergleichen

Behalten Sie die statistische Aussagekraft Ihrer Analyse bei, ohne Daten zu opfern

Durch den Ansatz von Progenesis „Quantifizierung vor Identifizierung“ QI for Proteomics können Sie die Eigenschaften in jeder Probe automatisch abgleichen und eine in silico-Übersichtskarte mit allen im gesamten Probensatz enthaltenen Peptiden erstellen. Diese Übersichtskarte wird verwendet, um Merkmale über alle Proben hinweg konsistent zu erkennen und zu quantifizieren und eine Datenmatrix ohne fehlende Werte zu erstellen. Dies geschieht unabhängig von der Anzahl der Proben oder Wiederholungen, wodurch die Aufrechterhaltung der statistischen Aussagekraft der Analyse ermöglicht wird, ohne potenziell wichtige Daten zu opfern oder eine Imputation zu erfordern.


Beurteilen Sie die Qualität der LC-MS-Eingangsdaten mit QC-Metriken

QC-Metrik-Tools sollen verhindern, dass Sie wertvolle Zeit mit der Analyse suboptimaler LC-MS-Daten verschwenden. Sie beinhalten Werte für die LC-Peakbreite, den dynamischen Bereich, den Vorläufer-Massenfehler, die Anzahl fehlender Spaltstellen (Missed Cleavage) und die Anzahl der Peptide pro Protein. Darüber hinaus können QC-Metrik-Tools auch für die Prozessoptimierung und Fehlerbehebung herangezogen werden. 


Zuverlässige Quantifizierung auf Basis eindeutiger Peptide und Ionenhäufigkeit

Progenesis QI for Proteomics quantifiziert Peptide basierend auf der Ionenhäufigkeit und bietet die Möglichkeit, einen mit einem Kalibrierstandard versetzten internen Standard sowie vom Benutzer auswählbare „HiN“-Metriken zur Schätzung der absoluten Häufigkeit zu verwenden.

Progenesis QI for Proteomics kombiniert anhand der Suchergebnisse automatisch Peptidionen-Quantifizierung und -Identifizierung und ermöglicht, falls gewünscht, die Quantifizierung von Proteinen basierend auf eindeutigen Peptiden.


Proteinidentifizierung mithilfe mehrerer Datenbank-Suchmaschinen

Progenesis QI for Proteomics ist äußerst flexibel, da sowohl nach DIA- als auch nach DDA-Daten gesucht werden kann. Dafür wird eine Vielzahl an Suchmaschinen genutzt, die der Benutzer selbst auswählen kann. Daten aus mehreren Suchvorgängen können außerdem in einem Versuch zusammengefasst werden. Im Bedarfsfall kann die Software darüber hinaus mit ProteinLynx Global Server (PLGS) für die Analyse von MSE-, HDMSE-, DDA- und HD-DDA-Daten von Waters geliefert werden.



Geführter Workflow für die Datenprozessierung

Der menübasierte Workflow in Progenesis QI for Proteomics führt Sie durch die Versuchsschritte in der Software. Falls gewünscht, können Sie mithilfe von Automatisierungsroutinen die verschiedenen Phasen nahtlos durchlaufen, um die Möglichkeit einer unbeaufsichtigten Datenverarbeitung über Nacht und über das Wochenende zu nutzen.

  • Datenimport
  • Automatische Auswahl der Referenzmessung und automatischer Abgleich
  • Automatische Peakauswahl und Normalisierung
  • Automatische Proteinquantifizierung
  • Protein-Datenbanksuche

Proteinunterschiede dank Pathway Analysis verstehen

Wie interpretieren wir die Proteinunterschiede in unseren Versuchen? Eine Möglichkeit ist die Verwendung von Pathway Analysis., die ermittelt, welche Stoffwechselwege in den Daten enthalten sind, und somit die nächste Informationsebene für die biologische Kontextualisierung liefert. Die effizientere Methode ist die Verwendung von Progenesis QI for Proteomics. Mit den enthaltenen Export-Tools lassen sich einfach und schnell Schnittstellen zu Pathway-Analyseprogrammen von Drittanbietern aufbauen und so die Proteindifferenzen in den Versuchen identifizieren.



Ressourcen

Dokumente

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Support

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