Shotgun Proteomics에서 재현성이 무너지는 진짜 이유
1. Shotgun proteomics의 기본 구조: 재현성에 불리한 설계Shotgun proteomics는 일반적으로 다음 workflow를 따른다:단백질 추출효소 소화 (trypsin digestion)LC-MS/MS 분석 (DDA)peptide identificationprotein inference정량 분석이 과정의 핵심 문제는 데이터 획득 방식(DDA) 에 있다.2. 근본 원인 1: DDA의 확률적(stochastic) 샘플링DDA(Data-Dependent Acquisition)의 작동 방식MS1에서 강한 precursor ion 선택상위 N개 이온만 MS/MS 수행즉, 기기는 매 스캔마다 “가장 강한 신호”만 선택한다.왜 이것이 재현성을 깨는가같은 샘플이라도:미세한 noise 차이이온화 효율..
제약산업
2026. 3. 10. 20:40
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 약물분석
- 신약개발
- 바이오마커
- Targeted Metabolomics
- 치료제
- 약물개발
- LC-MS
- 제약
- 미래산업
- 정량분석
- 정밀의료
- 신약 개발
- audit
- 머신러닝
- lc-ms/ms
- Multi-omics
- ich m10
- 디지털헬스케어
- 시스템
- Spatial metabolomics
- 분석팀
- bioanalysis
- 데이터
- 대사체 분석
- 제약산업
- 분석
- matrix effect
- metabolomics
- 임상시험
- AI
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
| 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
| 29 | 30 | 31 |
글 보관함
