资源

资源

01

压力循环技术

Barocyclers 是 Pressure Biosciences Inc 的产品。barocyclers NEP 2320适用于批量分析活检组织样本。

02

质谱仪

我们拥有不同品牌的质谱仪 (Thermo Orbitrap HF, Sciex TripleTOF )

03

蛋白质组学大数据

我们使用各种软件工具分析基于质谱的蛋白质组大数据。

04

云计算

我们开发了基于云的分析蛋白质组大数据的工具。例如 BatchServer 是一个可 用于批次效应评估、可视化和校正的在线服务器。查看我们的 Github:https://github.com/guomics-lab/

甲状腺

01 伯曼;沃托夫斯基,L.,临床实践。甲状腺结节。N Engl J Med 2015, 373 (24), 2347-56.

02 辛格·奥斯皮纳;伊尼格斯-阿里扎;Castro, M. R., 甲状腺结节:基于甲状腺癌风险评估的诊断评估。英国医学杂志 2020, 368, l6670.

03 詹姆森,J.L.,尽量减少甲状腺结节不必要的手术。N Engl J Med 2012, 367 (8), 765-7.

DIA

01 高质量MS/MS频谱预测,用于数据依赖和数据无关的采集数据分析。自然方法 出版日期 : 2019-05-27 , DOI: 10.1038/s41592-019-0427-6

02 Prosit:通过深度学习对肽串联质谱进行蛋白质组范围的预测。自然方法 出版日期 : 2019-05-27 , DOI: 10.1038/s41592-019-0426-7

03 DIA-NN:神经网络和干扰校正可实现高通量的深度蛋白质组覆盖。自然方法 发布日期 : 2019-11-25 , DOI: 10.1038/s41592-019-0638-x

04 OpenSWATH能够对独立于数据的采集MS数据进行自动、有针对性的分析。自然生物技术 出版日期 : 2014年3月 , DOI: 10.1038/nbt.2841

05 在大规模靶向独立于数据的采集分析中对肽和蛋白质错误率进行统计控制。自然方法 发布日期 : 2017-08-21 00:00:00 , DOI: 10.1038/nmeth.4398

06 基于数据独立采集的SWATH-MS用于定量蛋白质组学:教程。Mol Syst Biol (2018)14:e8126 doi:10.15252/msb.20178126

07 基于数据独立采集质谱的蛋白质组学和软件工具:2020年的一瞥。蛋白质组学资料日期 : 2020-04-10 , DOI: 10.1002/pmic.201900276

08 蛋白质组结构和功能的质谱探索。自然537,347-355(2016)。DOI: 10.1038/nature19949

09 快照:临床蛋白质组学。手机电子信息出版日期 : 2021-09-02 , DOI: 10.1016/j.cell.2021.08.015

10 ProLuCID:一种改进的类似SEQUEST的算法,具有增强的灵敏度和特异性。蛋白质组学杂志 发布日期 : 2015-07-15 , DOI: 10.1016/j.jprot.2015.07.001

11 人类蛋白质组的高度严格蓝图。自然通讯出版日期 : 2020-10-16 , DOI: 10.1038/s41467-020-19045-9

12 基于质谱的蛋白质组学。自然 时间 : 2003-03-01 , DOI: 10.1038/nature01511

13 基于质谱的蛋白质组学。自然 时间 : 2003-03-01 , DOI: 10.1038/nature01511

14 使用重叠 Windows 提高数据无关采集中的前体选择性.美国质谱学会杂志 发布日期 : 2019-01-22 , DOI: 10.1007/s13361-018-2122-8

15 通过独立于数据的采集进行快速和位点特异性的深层磷酸化蛋白质组分析,无需光谱库。自然通讯时间 : 2020-02-07 , DOI: 10.1038/s41467-020-14609-1

Proteomics

01 定量蛋白质组学的反应监测选择:教程。分子系统生物学 发布日期 : 2008-10-16 , DOI: 10.1038/msb.2008.61

02 用于定量蛋白质组学的SILAC小鼠揭示了kindlin-3是红细胞功能的重要因素。手机信息出版日期 : 2008-07-25 , DOI: 10.1016/j.cell.2008.05.033

03 MaxQuant可实现高肽鉴定率、个性化p.p.b.范围的质量准确性和蛋白质组范围的蛋白质定量。自然生物技术出版日期 : 2008-Dec-01 , DOI: 10.1038/nbt.1511

04 蛋白质组学蛋白质组学研究开发与验证用于肽鉴定的谱库搜索方法 发布日期 : 2007-02-14 , DOI: 10.1002/pmic.200600625

05 凝胶内消化用于蛋白质和蛋白质组的质谱表征。自然协议出版日期 : 2006 , DOI: 10.1038/nprot.2006.468

06 用于肽修饰分析的高能C-阱解离。自然方法 发布日期 : 2007-08-26 , DOI: 10.1038/nmeth1060

07 一种基于概率的高通量蛋白质磷酸化分析和位点定位方法。自然生物技术 出版日期 : 2006 10月 , DOI: 10.1038/nbt1240

08 PRIDE:蛋白质组学鉴定数据库。蛋白质组学 资料日期 : 2005-07-26 , DOI: 10.1002/pmic.200401303

09 使用胺反应性同位压标记试剂对酿酒酵母进行多重蛋白质定量。分子和细胞蛋白质组学 : MCP 出版日期 : 2004-09-24 , DOI: 10.1074/mcp.m400129-mcp200

10 通过串联质谱鉴定蛋白质的统计模型。分析化学 发布日期 : 2003-11-25 , DOI: 10.1021/ac0341261

11 使用酰肼化学,稳定同位素标记和质谱法鉴定和定量N-连接糖蛋白。自然生物技术 出版日期 : 2003 Jun , DOI: 10.1038/nbt827

12 评估多维色谱结合串联质谱(LC / LC-MS / MS)进行大规模蛋白质分析:酵母蛋白质组。蛋白质组研究杂志 发布日期 : 2003-03-20 , DOI: 10.1021/pr025556v

13 细胞培养物中氨基酸的稳定同位素标记,SILAC,作为表达蛋白质组学的一种简单而准确的方法。分子和细胞蛋白质组学 : MCP 出版日期 : 2002-07-16 , DOI: 10.1074/mcp.m200025-mcp200

14 通过MS/MS和数据库检索来估计肽鉴定准确性的经验统计模型。分析化学 发布日期 : 2002-10-31 , DOI: 10.1021/ac025747h

15 通过多维蛋白质鉴定技术对酵母蛋白质组进行大规模分析。自然生物技术 出版日期 : 2001 Mar , DOI: 10.1038/85686

16 使用同位素编码的亲和力标签定量分析复杂蛋白质混合物。自然生物技术 出版日期 : 1999 10月 , DOI: 10.1038/13690

17 蛋白质的质谱测序银染聚丙烯酰胺凝胶。分析化学 发布日期 : 1996-03-01 , DOI: 10.1021/ac950914h

18 一种将肽的串联质谱数据与蛋白质数据库中的氨基酸序列相关联的方法。美国质谱学会杂志 出版日期 : 1994 11月 , DOI: 10.1016/1044-0305(94)80016-2

19 SEC-SWATH-MS的以复合体为中心的蛋白质组分析。分子系统生物学 发布日期 : 2019-01-14 , DOI: 10.15252/msb.20188438

20 基于反应监测的蛋白质组学:工作流程、潜力、陷阱和未来方向。自然方法 出版日期 : 2012-05-30 , DOI: 10.1038/nmeth.2015

21 OpenSWATH 支持对独立于数据的采集 MS 数据进行自动、有针对性的分析。自然生物技术 出版日期 : 2014年3月 , DOI: 10.1038/nbt.2841

22 mPhet:大规模SRM实验的自动化数据处理和统计验证。自然方法 发布日期 : 2011-03-20 , DOI: 10.1038/nmeth.1584

23 Skyline:一个开源文档编辑器,用于创建和分析目标蛋白质组学实验。生物信息学 出版日期 : 2010-02-09 , DOI: 10.1093/生物信息学/btq054

24 使用蛋白质中稳定同位素进行位点特异性质量标记,以实现准确有效的蛋白质鉴定。分析化学 发布日期 : 2000-03-31 , DOI: 10.1021/ac9911600

25 通过使用质谱数据搜索序列数据库进行基于概率的蛋白质鉴定。电泳发布日期 : 1999-12-28 , DOI: 10.1002/(西西里)1522-2683(19991201)20:18<3551::aid-elps3551>3.0.co;2-2

Presentations

01 甲状腺结节,良性还是恶性? AI和蛋白质组学  视频链接

02 新冠肺炎患者病毒RNA的长期脱落:新的分子机制允许其预测 视频链接

03 微量组织的蛋白质组大数据联合AI辅助精准医学  视频链接

04 蛋白质组学简介(英文) 点击这里

05 基于质谱分析的蛋白质组学(英文) 点击这里

06 基于张量的蛋白质组大数据分析 点击这里

07 利用蛋白质组学探究SARS-CoV-2宿主反应(英文) 点击这里

08 计算生物学系列对谈01期-西湖欧米 x 量子位·对撞派 点击这里