特征蛋白质组组分的有效捕获及其生物标记物的识别:VisualCockpit在多维色谱和质谱数据中的应用

简介
通过基于蛋白质组学的方法，可以使用两种不同的策略来获取生物标志物:

1)从不同的样本中产生的所有蛋白质组片段(最终数千个)都被分析、量化和比较。这造成了很高的操作工作量，并需要高通量的分析和数据处理方法，而这并不是所有分析程序都可以提供的。该策略提供了发现所有可检测的生物标志物候选物的可能性，然而，它们的数量受到手头的分析方法和可能的操作工作量的限制。

2)否则，从特征分数的预选开始，并将运营费用集中在使用不同分析策略的适当组合对这些分数进行仔细和全面的分析上。在这种策略下，生物标志物的产量取决于预选标准。
根据分离程序的不同，特征组分可以通过2DE双染色、特征标签、其他任务特异性特性或简单地通过蛋白质定量来识别。

本文介绍了一种基于组分光学特性的高效预选方法。应用逻辑选择标准，按顺序减少需要进一步分析的分数。通过VisualCockpit软件包生成和可视化适当的分数子集。该软件原则上可应用于所有数据格式和钓鱼策略，并评估分离程序。