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    血清 proteomics method比較

    こういうplasma / serum proteomicsのmethod比較は何番煎じかわからない。

    ただ毎回Seerが優れていることが示されており、確かに現状Seerのようなcolona beadsを用いた手法が最も優れていることは確かだろう。

    ただSeerは委託金額が高く、beads単体で購入できないのがネックだ。

    【要約】
    本研究は、血清プロテオミクスにおける低豊度タンパク質の定量精度に対するサンプル前処理法の影響を、代表的な6手法(IGD、SP3、Top-14除去、IPA/TCA沈殿、PreOmics、Seer)で比較したものである。いずれの方法も変動係数(CV)は概ね20%以下で高い再現性を示したが、定量精度やカバレッジに差が見られた。特にPreOmicsとSeerは低豊度タンパク質の定量に優れ、Seerは2,000以上のタンパク質を同定し、最も深いカバレッジを達成した。線形回帰解析でも両者は高い直線性を示し、定量信頼性が高かった。これらの結果は、目的や予算、サンプル量に応じた最適な前処理法の選択に重要な指針を与える。

    https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jproteome.5c00572

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    SomaScanデータ用のenrichment解析手法

    【要約】
    SomaScanデータに特化したパスウェイ・エンリッチメント手法「SomaModules」を提案。既存の注釈済み遺伝子セットをもとに、強く相関するSOMAmerモジュールを貪欲法で抽出し、SomaModulesとして構築。MSigDBおよびMitoCarta最新データに基づく40,000以上のSOMAmer対応セットを公開。アルツハイマー病と身体機能の例で検証したところ、従来の遺伝子セットよりも有意に高いGSEAによるエンリッチメントを示し、手法の頑健性も確認。コード・データも公開し、他のカスタムセットへの応用も可能とする。

    https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jproteome.4c01114

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