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tsORFdb:理论上的小开放阅读框 (ORF) 数据库和 MassProphet:肽质量指纹图谱 (PMF) 工具,用于未知的小功能 ORF。

tsORFdb: theoretical small open reading frames (ORFs) database and massProphet: peptide mass fingerprinting (PMF) tool for unknown small functional ORFs.

机构信息

Interdisciplinary Research Program of Bioinformatics, College of Natural Science, Pusan National University, Gumjung-gu, Busan, Republic of Korea.

出版信息

Biochem Biophys Res Commun. 2010 Jun 18;397(1):120-6. doi: 10.1016/j.bbrc.2010.05.093. Epub 2010 May 23.

Abstract

Peptide mass fingerprinting (PMF) has become one of the most widely used methods for rapid identification of proteins in proteomics research. Many peaks, however, remain unassigned after PMF analysis, partly because of post-translational modification and the limited scope of protein sequences. Almost all PMF tools employ only known or predicted protein sequences and do not include open reading frames (ORFs) in the genome, which eliminates the chance of finding novel functional peptides. Unlike most tools that search protein sequences from known coding sequences, the tool we developed uses a database for theoretical small ORFs (tsORFs) and a PMF application using a tsORFs database (tsORFdb). The tsORFdb is a database for ORFeome that encompasses all potential tsORFs derived from whole genome sequences as well as the predicted ones. The massProphet system tries to extend the search scope to include the ORFeome using the tsORFdb. The tsORFdb and massProphet should be useful for proteomics research to give information about unknown small ORFs as well as predicted and registered proteins.

摘要

肽质量指纹图谱 (PMF) 已成为蛋白质组学研究中快速鉴定蛋白质的最广泛使用的方法之一。然而,在 PMF 分析后,仍有许多峰未被分配,部分原因是翻译后修饰和蛋白质序列的有限范围。几乎所有的 PMF 工具都只使用已知或预测的蛋白质序列,不包括基因组中的开放阅读框 (ORF),这消除了发现新功能肽的机会。与大多数从已知编码序列中搜索蛋白质序列的工具不同,我们开发的工具使用了一个理论上的小 ORF (tsORF) 数据库和一个使用 tsORFs 数据库 (tsORFdb) 的 PMF 应用程序。tsORFdb 是一个包含了从全基因组序列中推导出来的所有潜在 tsORF 以及预测的 tsORF 的 ORFeome 数据库。massProphet 系统试图使用 tsORFdb 将搜索范围扩展到包括 ORFeome。tsORFdb 和 massProphet 应该对蛋白质组学研究有用,可以提供有关未知小 ORF 以及预测和注册蛋白质的信息。

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