Progenesis QI for Proteomics
샘플 내에서 변화하는 단백질의 발견
Progenesis QI for Proteomics에서 지원하는 Label-free 분석의 이점을 활용하여 복잡한 샘플 내의 단백질을 정량화하고 식별할 수 있습니다. Waters와 Nonlinear Dynamics의 Progenesis QI for Proteomics는 가시성이 우수한 안내식 워크플로를 지원하므로 다중 그룹 실험 설계를 통해 단일 또는 분획 샘플에서 관심 단백질을 빠르고 객관적이며 안정적으로 발견할 수 있습니다.
Progenesis QI for Proteomics는 기존의 데이터 의존형 분석(DDA)과 함께 Waters MSE 및 HDMSE 데이터 독립형 수집(DIA) 데이터 분석도 지원합니다. 독특하게도 이 소프트웨어는 Ion Mobility 분리가 제공하는 추가적인 차원의 분리능을 활용하여 식별 및 정량분석의 정확도와 정밀도를 향상시킵니다. Progenesis QI for Proteomics는 .mzML, .mzXML과 같은 범용 형식을 지원하는 독립형 기기 플랫폼입니다.
Progenesis QI for Proteomics
개요
- 품질 관리(QC) 지표로 LC-MS 데이터의 품질 평가
- 펩타이드 이온 동시 검출에 대한 Waters의 고유한 접근 방식을 통해 모든 실행 집합에서 일관되게 피크 선정을 수행함으로써 정확하고 정밀한 정량분석 실현
- 분석 내에서 비교할 수 있는 그룹, 샘플 및 실험 디자인의 수에 제한 없이 1D 및 2D-LC 사용
- 완전한 데이터 매트릭스와 누락된 값 없이 신뢰할 수 있는 다변량 통계 처리
- 일반적인 검색 엔진을 사용하여 데이터베이스를 조회함으로써 펩타이드 및 펩타이드 이온 정량화 데이터 모두에서 얻은 식별 정보를 자동으로 결합
- 완전한 Ion Mobility 호환성을 통해 3D 차원의 분리능 실현
- 강력한 데이터 시각화 및 안내형 워크플로 작업을 통해 SONAR 수집 모드를 포함한 DDA 및 데이터 독립형 수집(DIA) 분석 수행
- 경로 분석 도구로 쉽게 내보낼 수 있어 발견물질에 대한 생물학적 이해 증진
권장 용도: Label-free 분석을 사용하여 복잡한 샘플 내 관심 단백질의 정량화 및 식별을 지원합니다.
기능 헤더
Label-free 분석으로 더 많은 작업 수행
Label-free LC‑MS 분석은 라벨링 기술에 비해 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
- 단백질 분석 시간 단축
- 라벨링 시약 비용 절약
- 샘플 분획 및 샘플 처리의 수고 감소
- 단백질 sequence coverage 확대
- 전체적인 단백체 분석 범위 확대
- 단일 실험을 통해 더 많은 조건 비교 가능
데이터 누락 없이 분석에서 통계적 검정력 유지
Progenesis QI for Proteomics의 “정량화 후 식별” 방식을 사용하면 각 샘플의 특징을 자동으로 배열하고 전체 샘플 세트의 모든 펩타이드를 포함하는 in-silico 집계 맵을 생성할 수 있습니다. 이 집계 맵은 모든 샘플에 걸쳐 일관된 특징을 검출 및 정량화하고 샘플 수량 또는 반복 수가 많더라도 누락 없이 데이터 매트릭스를 생성해 주므로 중요한 데이터를 놓치거나 대치(imputation)하지 않고도 분석의 통계적 검정력을 유지할 수 있습니다.
QC 메트릭으로 LC-MS 입력 데이터의 품질 평가
QC 메트릭 도구는 분석에 적합하지 않은 LC-MS 데이터를 분석하는데 시간을 낭비하는 일이 없도록 LC 피크 너비, 특성 측정 범위, precursor 질량 오류, 누락된 분열 개수 및 단백질당 펩타이드 개수 등의 판독을 목표로 합니다. 또한 이 QC 메트릭 도구는 원활한 프로세스 최적화와 문제 해결에도 활용될 수 있습니다.
고유한 펩타이드 및 이온 농도를 기반으로 하는 신뢰성 있는 정량분석
Progenesis QI for Proteomics는 이온 농도를 기반으로 펩타이드를 정량화하고 절대량 측정을 위해 스파이크된 내부 표준물질 및 사용자가 선택할 수 있는 “HiN” 메트릭을 활용하는 기능을 제공합니다.
Progenesis QI for Proteomics는 검색 결과로부터 도출된 펩타이드 이온의 정량화 및 식별 결과를 자동으로 결합하며 필요한 경우 고유한 펩타이드만을 활용한 단백질의 정량화 또한 지원합니다.
다양한 데이터베이스 검색 엔진을 이용한 단백질 식별
Progenesis QI for Proteomics는 사용자가 선택할 수 있는 다양한 검색 엔진을 사용하여 DIA 및 DDA 데이터를 검색할 수 있는 높은 유연성을 지니고 있습니다. 단일 실험에서 다양한 검색을 통해 도출된 데이터를 서로 결합할 수 있습니다. 또한 필요한 경우, 이 소프트웨어는 Waters MSE, HDMSE, DDA 및 HD-DDA 데이터 분석을 용이하게 하는 ProteinLynx Global Server (PLGS)와 함께 제공될 수 있습니다.
안내형 데이터 처리 워크플로
Progenesis QI for Proteomics는 메뉴를 통해 유도하는 워크플로를 통해 소프트웨어 내의 각 분석 단계를 따라 진행할 수 있도록 안내합니다. 필요한 경우, 자동화된 루틴을 이용해 복수의 단계를 원활하게 진행하므로 아무도 없는 야간 및 주말에도 데이터 처리가 가능합니다.
- 데이터 가져오기
- 자동 대조군 선택 및 정열
- 자동 피크 선정 및 정량 표준화
- 자동 단백질 정량화
- 단백질 데이터베이스 검색
경로 분석을 통한 단백질의 차이 이해
실험에서 단백질의 차이를 어떻게 파악할 수 있습니까? 한 가지 방법은 경로 분석을 사용하는 것인데, 이를 통해 어떤 생물학적 경로가 데이터에 연관되어 있는지 파악함으로써 생물학적 맥락에서 더 높은 차원의 정보를 획득할 수 있습니다. 보다 효율적인 방법은 Progenesis QI for Proteomics를 사용하는 것입니다. Progenesis QI for Proteomics는 타사의 경로 분석 프로그램과 쉽고 빠르게 연계하여 실험에서 단백질 차이를 효율적으로 식별할 수 있도록 내보내기 도구를 제공합니다.
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