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有效提高非模式生物蛋白质组鉴定的新策略

阅读：206发布时间：2014-10-21

随着高通量测序技术的不断崛起，全基因组测序也逐步普及。越来越多的物种基因组予以公布。

目前，主要有两种获得研究物种参考基因组的策略：de novo 基因组拼接和基于mapping算法的基因组序列修正，mapping是指将所有测序读段通过序列比对定位到参考基因组上。De novo 基因组拼接是利用短读序列（reads）组装出一个基因组草图，

相比之下，基于mapping的基因组修正策略是将短读序列（reads）匹配到近缘物种已知的全基因组上，然后找到单核苷酸变异，并用这些修正信息补充更新现有的参考序列。

很不幸的是，单一物种不同菌株间的遗传多样性常常超出上述算法的zui大限度。例如轻症链球菌（Streptococcus mitis）不同菌株间的差异要高于5%；*（Staphylococcus aureus）不同菌株基因组序列间的变异率甚至能够达到20%。显然，传统的基于mapping的基因组修正方法是无法解决如此高得差异度的，但是基因组的多样性往往导致了菌株致病性和耐药性的重大变化。而基因组的高度变异又会导致这些缺乏准确的参考蛋白组，这种情况严重阻碍了这些菌株蛋白质组的分析与发展，影响了致病菌和耐药菌的功能研究。

新策略可以矫正研究物种基因组与已知近缘物种基因组的差异大约在5%左右的情况并正确输出研究物种的参考蛋白质组。在二级质谱鉴定中，利用修正后的蛋白质数据库能够显著的提高蛋白和肽段的鉴定效率。

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