2023年国际力量在我们

由Drs。Birgit先令(巴克老龄研究所),Brett Phinney(加州大学戴维斯分校),和约旦伯顿(巴克研究所),本课程强调了巨大的机遇,data-independent收购可以提供精确的量化。主题包括如何设置DIA-MS质谱方法,如何分析和处理使用Spectronaut DIA-MS获得数据,黛安和Fragpipe DIA-MS被收购一些有趣的科学项目。

这个并行会话特性两个邀请报告,紧随其后的是两个选择口服抽象的陈述。

蒂姆斯DIA-NN:深度学习和CCS-enabled DIA的速度和规模

自data-independent收购(DIA)于2004年被引进,DIA采集和数据分析工具不断改进,使印度成为至关重要的技术来识别和量化数以千计的蛋白质高重现性和深蛋白质组学覆盖。DIA数据分析,一般来说,依赖光谱库由视收购(DDA)。或者,library-free方法搜索DIA数据直接对蛋白质数据库。我们开发了CCS-enabled商旅DIA-NN软件同时支持光谱库和library-free策略。的工具集成到力量ProteoScape(并行实时搜索引擎)分析DIA实时数据。此外,我们实现了和合并多个深度学习模型在软件来提高识别、量化和性能。

单细胞蛋白质组学可以为研究者提供有价值的信息通过识别单个细胞内大量的蛋白质。然而,随着样本通常是超低输入,分析仍然具有挑战性。在这次研讨会,我们探索Spectronaut的原因^®17是首选的解决方案在DIA单细胞蛋白质组学数据分析模式与两位专家演讲,克里斯托弗·亚当斯(力量)和Valdemaras Petrosius(差)。研讨会开幕演讲从克里斯托弗·亚当斯最近谁将讨论如何增强困离子迁移谱法(蒂姆斯)和自动化单元排序,和样品制备,让敏感的蛋白质组分析在单细胞水平。使用Spectronaut 17进行数据分析,他的团队报告高蛋白质和肽识别高重现性和准确性大大艾滋病单细胞研究的需要。

浏览数码海报在事件和了解最新的蛋白质组学研究。

我们希望你发现这些会谈和车间信息和参与。如果你错过了其中任何一个或想再次审查内容,录音将很快出现在我们的网站上。再次感谢在2023年美国国际会议上加入我们!