Peptide redundancy가 해석을 어렵게 만드는 이유
Proteomics에서 peptide가 많아질수록 오히려 biology가 흐려지는 순간Proteomics 데이터를 처음 접하면 많은 사람들이 이렇게 생각한다.“Peptide를 많이 검출할수록 protein identification이 더 정확해지겠지.”실제로도 어느 정도는 맞다. Protein coverage가 높아지면 identification confidence가 증가하고, quantification reproducibility도 좋아질 가능성이 높다. 그래서 proteomics에서는 더 많은 peptide를 얻기 위해 sample prep을 최적화하고, LC gradient를 늘리고, fractionation까지 수행한다.문제는 어느 순간부터 peptide 수 증가가 단순한 정보 증가로 이어지지 않..
제약산업
2026. 5. 30. 20:19
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- matrix effect
- audit
- 약물분석
- 임상시험
- Biomarker
- 정량분석
- 분석
- 해석
- LC-MS
- bioanalysis
- 바이오마커
- 제약
- AI
- lc-ms/ms
- Spatial metabolomics
- 미래산업
- 정밀의료
- 제약산업
- 신약개발
- Targeted Metabolomics
- 데이터
- 시스템
- biological signal
- 대사체 분석
- metabolomics
- 분석팀
- Proteomics
- Missing Value
- Multi-omics
- 치료제
| 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