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近期的一个研究说明了在蛋白推断能力测评中遇到的挑战。

本月的特色文章说明过了如何创建一个用户自定义的数据库来研究挪威云杉的光合作用。如果您最近也有文章发表并且希望我们列举在下一期的Newsletter中，请发给我们 相关的PDF 或者URL。

本月Mascot小贴士对于面对服务器长时间搜索导致的过载情况非常有帮助。

如果您有任何意见或问题，请随时联系我们。

蛋白推断功能测评

近期的博客文章中关注了一项ABRF研究小组的工作，旨在为不同的蛋白质推断方法设定基准。本研究以大肠杆菌中表达的蛋白表位特征标签为样本，通过选择191对有交集的标签制备了样品，使每对样品都有一些unique和一些来自胰酶的肽段。这些成对的样品被划分为两个pool，a和b，第三个pool是通过混合a和b来创建的。

从pool中提取的样本掺入了大肠杆菌细胞裂解液进行分析。提供给分析比赛参与者另外有几个fasta文件，其中包含两个pool中的序列，以及一组可用于估计蛋白质FDR的decoy序列。

虽然样本比许多示例更真实，但是数据库包含所有典型的目标序列，是人为处理过的。现实研究中的大多数搜索并非如此，使用的公共数据库中特定的蛋白质序列可能与样本中的序列不同。

这与选择是否应该将共享肽段的匹配包含在蛋白质推断结果中还是排除在外的相关性很大。在真实的数据库搜索中，不相同的数据库可能包含两个同源的蛋白质序列，相似性可能达到90%。除非能实现序列接近全覆盖，否则排除共享匹配将意味着结果报告中不会出现任何蛋白质，这并不是一件好选择。

点击这里阅读更多关于数据库如何影响搜索结果以及Mascot 的protein family summary报告如何处理模糊搜索的细节。

使用Mascot发表的优秀文章

在这里，我们列举了一篇近期发表的有趣并且很重要的文章，该文章运用Mascot 进行了蛋白质鉴定、定量及特性分析，如果您想要您的文章也在这里重点推荐，请发给我们一个PDF或URL。

The unique photosynthetic apparatus of Pinaceae: analysis of photosynthetic complexes in Picea abies

Steffen Grebe, Andrea Trotta, Azfar A Bajwa, Marjaana Suorsa, Peter J Gollan, Stefan Jansson, Mikko Tikkanen, and Eva-Mari Aro

J. Exp. Botany, 70 3211-3225 (2019)

作者研究了常绿树种在北方森林恶劣环境条件下的生存策略。为此，他们阐明了挪威云杉（Picea abies）的光合作用相关的捕光系统和能量转换机制的蛋白质组成。

他们使用2D SDS-PAGE和LC-MS/MS以及一个由叶绿体和核编码的蛋白序列与来自转录本的蛋白序列合并而成的自定义数据库进行了分析。这些转录核苷酸序列是通过tBLASTn搜索从参考物种中已知的类囊体相关蛋白序列来进行选择的。候选序列先是被翻译成蛋白质序列，接下来又去除了污染杂质和截短序列。这样一来，带注释的云杉类囊体蛋白数据库与叶绿体和核编码的蛋白序列相结合，形成了一个合并的蛋白数据库。

为了比较挪威云杉的捕光复合体(LHC)与其他陆地植物的组成，他们利用选定的特征序列区域之间的同源性，对84种植物的基因组和转录组中所有可用的LHC同源序列进行了分类。该分析鉴定出来了松科植物和其他植物LHC组成的主要差异。

Mascot 小贴士

您的Mascot Server是否难以跟上它的工作负载? 当然，如果您选择购买许可证升级，使用更多的处理器，我们将非常高兴。另一方面，您也可以通过调整优先级来缓解这种情况。

如果您转到数据库状态（Database status）页面，并单击数据库，就会得到针对该特定数据库的当前和最近搜索的列表。单击仍在运行的搜索，您将发现用于更改搜索优先级、暂停甚至终止搜索的控件。如果有不紧急的但是需要耗费较长时间的搜索，比如其他人的搜索，它们可以被赋予较低的优先级值，因此只有当系统空闲时，它们才会获得重要的处理器时间。值越低，优先级越低。

如果启用了Mascot Security，则可以为不同的分组设置不同优先级(默认优先级别也是最高级别)。用户仍然可以降低他们非紧急工作的优先级，但是他们不能提高自己的优先级超过自己用户组的限额。Mascot Security还允许您在分组级别上设置限制，包括最大搜索时间、每个用户的并发搜索数量以及所有影响搜索时长的因素(除了母离子质量容差)。

关于 Matrix Science

Matrix Science 为蛋白组学的研究人员以及科学家提供生物信息分析工具，帮助他们更快速，更可信的鉴定和定量蛋白。Mascot 软件全线支持来自Sciex, Agilent, Bruker, Shimadzu, Thermo Scientific 以及 Waters质谱仪生成的质谱数据。

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