제약회사 연구원의 블로그

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..

우리는 단백질의 양을 측정하고 있는가, 아니면 신호의 결과를 해석하고 있는가proteomics 데이터를 처음 접했을 때,대부분의 사람들은 같은 방식으로 이해한다.“이 값은 단백질의 양이다.”그래서 자연스럽게 이렇게 이어진다.값이 높다 → 단백질이 많다값이 낮다 → 단백질이 적다이 논리는 직관적이고,그래서 더 위험하다.왜냐하면 이 전제는절반만 맞고, 절반은 틀리기 때문이다.그리고 이 차이를 이해하지 못하는 순간,proteomics 해석은 완전히 다른 방향으로 흘러가기 시작한다.1. 우리가 보고 있는 ‘abundance’의 정체proteomics에서 말하는 abundance는실제로 무엇일까?많은 경우 이것은 다음에서 나온다.peptide intensityspectral countreporter ion sig..