제약회사 연구원의 블로그

Proteomics에서 가장 위험한 신호는 biology가 아니라 preparation history일 수도 있다Proteomics 데이터를 처음 해석할 때 많은 사람들은 instrument variability를 가장 먼저 경계한다. LC gradient stability, spray fluctuation, mass accuracy drift, ion suppression 같은 요소들이 결과를 흔든다고 배운다. 실제로 이런 요소들은 매우 중요하다. 그래서 연구자들은 QC sample을 반복 주입하고, retention time alignment를 확인하며, normalization 전략을 세운다.하지만 실제 대규모 proteomics 데이터를 오래 다루다 보면 어느 순간 이상한 패턴이 보이기 시작한다...

Proteomics에서 가장 중요한 단백질이 가장 먼저 보이지 않게 되는 구조Proteomics 데이터를 보다 보면 이상한 역설을 자주 경험하게 된다. 세포 기능을 실제로 조절하는 핵심 signaling protein이나 transcription factor는 잘 보이지 않는데, 상대적으로 biological novelty가 낮은 housekeeping protein은 항상 안정적으로 검출된다. 어떤 실험에서는 mitochondrial structural protein이나 ribosomal protein은 수천 개 peptide로 풍부하게 보이는데, 정작 연구자가 관심을 가지는 kinase나 regulatory protein은 missing value로 남는다.처음 proteomics를 시작한 사람들은 ..