Preview

Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии

Расширенный поиск

BioNet: моделирование масс-спектров пептидов

https://doi.org/10.25205/1818-7900-2020-18-2-31-42

Аннотация

Определение белкового состава живой клетки (протеома) - одна из важнейших задач современной биологии. Универсальным инструментом для исследования протеома является масс-спектроскопия. Расшифровка масс-спектров является сложной задачей, так как не до конца известны механизмы диссоциации белков в экспериментальных установках, а также влияние совокупности внешних факторов на данный процесс. Для совершенствования существующих или разработки новых алгоритмов расшифровки масс-спектров требуется большое количество данных по аннотированным масс-спектрам пептидов с известной последовательностью. В статье описана разработка алгоритма in silico моделирования масс-спектра пептидов, решающего проблему учета влияния неканонического аминокислотного состава и посттрансляционных модификаций на процесс диссоциации. Для проверки работоспособности построенного алгоритма проведено сравнение его эффективности с аналогами. Показано, что точность предложенного метода выше, особенно для пептидов, подверженных посттрансляционным модификациям.

Об авторах

Р. Ю. Епифанов
Новосибирский государственный университет
Россия


Д. А. Афонников
Новосибирский государственный университет; Институт цитологии и генетики СО РАН
Россия


Рецензия

Для цитирования:


Епифанов Р.Ю., Афонников Д.А. BioNet: моделирование масс-спектров пептидов. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2020;18(2):31-42. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2020-18-2-31-42

For citation:


Epifanov R.Yu., Afonnikov D.A. BioNet: Peptide Mass-Spectrum Prediction. Vestnik NSU. Series: Information Technologies. 2020;18(2):31-42. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/1818-7900-2020-18-2-31-42

Просмотров: 79


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1818-7900 (Print)
ISSN 2410-0420 (Online)