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求助:peptidome# Biology - 生物学
s*a
1
不知道有人收到任何消息了么?
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o*a
2
Vincent今年5岁,在Kindergarten里面天天讲英文,原本不错的中文水平急剧下降。爸
爸每天晚上都要给Vincent念睡前故事,希望能保持他的中文水平。很多时候讲完故事
他还要听,我就想可以找一些mp3放给他听,一直到他睡着。网上搜到的儿童故事mp3很
多不能下载,好不容易找到一个所谓的童话mp3集,说的全是妖婆、后妈、孤儿、凶杀
,还配有阴嗖嗖的狞笑,吓得Vincent跳起来找爸爸妈妈。爸爸痛定思痛,决定自己给
Vincent朗读和制作睡前故事的录音,一则儿子听着爸爸的声音熟悉,二则爸爸可以选
择健康的故事塑造儿子的品德。那些什么鳄鱼骗猴子猴子骗鳄鱼(还标榜为智慧)的故
事至少现阶段不合适。刚才给他录了一个故事放给他听,他很高兴,睡觉前还跟mp3
dock音箱挥手说“收音机,再见”。
录故事需要一个爸爸(或者妈妈),一个话筒,一个电脑和一本书。我的mp3播放器其
实也有录音功能,不过录下来的是act格式,不如mp3格式的什么地方都支持,音质效果
也不如用专门的话筒好。用电脑也不麻烦,不过WINDOWS自带的录音软件录的是WAV格式
的,不如直接用录MP3音频的软件。软件方面,我推荐http://www.mp3mymp3.com/ 的免费软件,方便而且自动根据时间命名,以后好找。电脑的麦克风一般默认是设成mute的,要从音频控制里面把麦克风的mute钩去掉。插上话筒,点红色录音按钮就可以开始读故事了。我找的都是短故事,一般连续读5个,一个读完暂停,翻到下一个故事再开始,这样每个mp3文件大约有十分钟,15M大小。
当然,录音不能代替面对面的讲故事。小朋友要插话,要重复,要问问题,要撒娇,要
家长的关注。录音的主要目的是补充中文的语言环境,潜移默化中让小朋友记住新词和
句子,了解一些常识。我也录了一些英文的故事,都是平时他爱看的英文故事书,百听
不厌的。
录故事其实我还有一个自私的目的,等自己老的说不出话的时候,这些故事可以放给孙
子或者重孙子听,如果他们还愿意学中文,还愿意听故事的话。
我录的mp3文件放了几个在这里 http://cid-cc52ebbab197ca25.office.live.com/browse.aspx/.Public
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b*x
3
文雅吧?
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s*y
4
上来问一个学术问题,我们在用质谱来测生物样品里面的多肽组,
我们实验时的具体做法就是特异性的把多肽和蛋白分开,然后把多肽
送去用质谱测序
但是现在拿到raw data 之后不知道该blast against 什么数据库。
假如只是blast against 那种普通的蛋白数据库的话,只能告诉我们
那些多肽是来自于什么什么蛋白的(就是precursor),但是我们想要的是
别人鉴别过了的多肽库,比方说 EGF啊,insulin啊什么的。
请问有没有人知道?谢谢了!
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R*A
5
新年再说

【在 s****a 的大作中提到】
: 不知道有人收到任何消息了么?
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w*e
6
很有心啊
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h*d
7
漂亮。那个脑门儿看起来很博学。
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b*g
8
关键得有这样的数据库,有么?
另外单个peptide的MS sequence coverage 应该会很高(如果浓度足够的话,加上不同
fragmentation的方法,比如CID+ETD),估计大部分多肽可以到80-90% sequence
coverage,基本可以确定sequence,应该能够满足你的需求吧

【在 s******y 的大作中提到】
: 上来问一个学术问题,我们在用质谱来测生物样品里面的多肽组,
: 我们实验时的具体做法就是特异性的把多肽和蛋白分开,然后把多肽
: 送去用质谱测序
: 但是现在拿到raw data 之后不知道该blast against 什么数据库。
: 假如只是blast against 那种普通的蛋白数据库的话,只能告诉我们
: 那些多肽是来自于什么什么蛋白的(就是precursor),但是我们想要的是
: 别人鉴别过了的多肽库,比方说 EGF啊,insulin啊什么的。
: 请问有没有人知道?谢谢了!

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s*e
9
我们这里还没有开始确定candiate呢。
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c*y
10
狂赞!声音不错。听得出来很有爱心和耐心。请多多分享你的故事mp3.

【在 o*****a 的大作中提到】
: Vincent今年5岁,在Kindergarten里面天天讲英文,原本不错的中文水平急剧下降。爸
: 爸每天晚上都要给Vincent念睡前故事,希望能保持他的中文水平。很多时候讲完故事
: 他还要听,我就想可以找一些mp3放给他听,一直到他睡着。网上搜到的儿童故事mp3很
: 多不能下载,好不容易找到一个所谓的童话mp3集,说的全是妖婆、后妈、孤儿、凶杀
: ,还配有阴嗖嗖的狞笑,吓得Vincent跳起来找爸爸妈妈。爸爸痛定思痛,决定自己给
: Vincent朗读和制作睡前故事的录音,一则儿子听着爸爸的声音熟悉,二则爸爸可以选
: 择健康的故事塑造儿子的品德。那些什么鳄鱼骗猴子猴子骗鳄鱼(还标榜为智慧)的故
: 事至少现阶段不合适。刚才给他录了一个故事放给他听,他很高兴,睡觉前还跟mp3
: dock音箱挥手说“收音机,再见”。
: 录故事需要一个爸爸(或者妈妈),一个话筒,一个电脑和一本书。我的mp3播放器其

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o*5
11
相当博学
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s*y
12
正如你所说的那样,我们用了orbit trap + fragmentation, 基本上是把每个peptide
都彻底sequencing 了。问题就是出来了几百条多肽,我们想得拿个
现成的database 对照一下,看看什么是什么,然后才能确定下一步该做什么。
比方说我们起码得知道那些多肽都是什么名称,都是什么什么"-in", 大致有什么已知
功能,不然我们下一步可就抓瞎了.
所以现在的关键问题就是,到底有没有这样的数据库?

【在 b*******g 的大作中提到】
: 关键得有这样的数据库,有么?
: 另外单个peptide的MS sequence coverage 应该会很高(如果浓度足够的话,加上不同
: fragmentation的方法,比如CID+ETD),估计大部分多肽可以到80-90% sequence
: coverage,基本可以确定sequence,应该能够满足你的需求吧

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o*o
13
今年听说职位opening很多,但是没多少人上market。不知道是不是真的。

【在 s**********e 的大作中提到】
: 我们这里还没有开始确定candiate呢。
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s*u
14
thanks a lot for sharing,
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a*e
15
哈哈
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a*y
16
没有这个数据库
你用自己的数据做一个岂不是很牛

peptide

【在 s******y 的大作中提到】
: 正如你所说的那样,我们用了orbit trap + fragmentation, 基本上是把每个peptide
: 都彻底sequencing 了。问题就是出来了几百条多肽,我们想得拿个
: 现成的database 对照一下,看看什么是什么,然后才能确定下一步该做什么。
: 比方说我们起码得知道那些多肽都是什么名称,都是什么什么"-in", 大致有什么已知
: 功能,不然我们下一步可就抓瞎了.
: 所以现在的关键问题就是,到底有没有这样的数据库?

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s*a
17
EE会缺candidate么? 不是每个职位都是几百人

【在 o***o 的大作中提到】
: 今年听说职位opening很多,但是没多少人上market。不知道是不是真的。
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i*r
18
可以赞,非常赞
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P*o
19
好贊~

【在 b*****x 的大作中提到】
: 文雅吧?
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s*y
20
听你这么一讲,我现在简直想在地上打滚哭闹。。。
几乎一千条序列。。。我要是一个个的做过去,然后其中还有很多是别人早就
做过的。。。岂不是我一辈子都搭进去了?

【在 a***y 的大作中提到】
: 没有这个数据库
: 你用自己的数据做一个岂不是很牛
:
: peptide

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s*e
21
不一定。我们这里有的职位有200+的申请者,有的只有40多个。

【在 o***o 的大作中提到】
: 今年听说职位opening很多,但是没多少人上market。不知道是不是真的。
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B*y
22
赞啊,“我们家的房子虽然也是木头房子,但是非常坚固的,不用担心”哈哈!
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o*l
23
这个颜色好漂亮啊。像紫色的!
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S*l
24
怎么可能没有呢。。sunnyday你是不是要给我点好处我给你找一个

【在 a***y 的大作中提到】
: 没有这个数据库
: 你用自己的数据做一个岂不是很牛
:
: peptide

avatar
L*s
25
我还没申请呢。不着急。等我申了全国就又多了几十个candidate人次。

【在 s**********e 的大作中提到】
: 不一定。我们这里有的职位有200+的申请者,有的只有40多个。
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o*a
26
Vincent今年5岁,在Kindergarten里面天天讲英文,原本不错的中文水平急剧下降。爸
爸每天晚上都要给Vincent念睡前故事,希望能保持他的中文水平。很多时候讲完故事
他还要听,我就想可以找一些mp3放给他听,一直到他睡着。网上搜到的儿童故事mp3很
多不能下载,好不容易找到一个所谓的童话mp3集,说的全是妖婆、后妈、孤儿、凶杀
,还配有阴嗖嗖的狞笑,吓得Vincent跳起来找爸爸妈妈。爸爸痛定思痛,决定自己给
Vincent朗读和制作睡前故事的录音,一则儿子听着爸爸的声音熟悉,二则爸爸可以选
择健康的故事塑造儿子的品德。那些什么鳄鱼骗猴子猴子骗鳄鱼(还标榜为智慧)的故
事至少现阶段不合适。刚才给他录了一个故事放给他听,他很高兴,睡觉前还跟mp3
dock音箱挥手说“收音机,再见”。
录故事需要一个爸爸(或者妈妈),一个话筒,一个电脑和一本书。我的mp3播放器其
实也有录音功能,不过录下来的是act格式,不如mp3格式的什么地方都支持,音质效果
也不如用专门的话筒好。用电脑也不麻烦,不过WINDOWS自带的录音软件录的是WAV格式
的,不如直接用录MP3音频的软件。软件方面,我推荐http://www.mp3mymp3.com/ 的免费软件,方便而且自动根据时间命名,以后好找。电脑的麦克风一般默认是设成mute的,要从音频控制里面把麦克风的mute钩去掉。插上话筒,点红色录音按钮就可以开始读故事了。我找的都是短故事,一般连续读5个,一个读完暂停,翻到下一个故事再开始,这样每个mp3文件大约有十分钟,15M大小。
当然,录音不能代替面对面的讲故事。小朋友要插话,要重复,要问问题,要撒娇,要
家长的关注。录音的主要目的是补充中文的语言环境,潜移默化中让小朋友记住新词和
句子,了解一些常识。我也录了一些英文的故事,都是平时他爱看的英文故事书,百听
不厌的。
录故事其实我还有一个自私的目的,等自己老的说不出话的时候,这些故事可以放给孙
子或者重孙子听,如果他们还愿意学中文,还愿意听故事的话。
我录的mp3文件放了几个在这里 http://cid-cc52ebbab197ca25.office.live.com/browse.aspx/.Public
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t*u
27
真好看呀
鱼缸真干净呀
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s*y
28
你给我找一个吧,
要什么好处你只管说:)

【在 S**********l 的大作中提到】
: 怎么可能没有呢。。sunnyday你是不是要给我点好处我给你找一个
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e*g
29
这么慢,还没有申请

【在 L***s 的大作中提到】
: 我还没申请呢。不着急。等我申了全国就又多了几十个candidate人次。
avatar
y*i
30
这个主意其实不错啊 有时间我自己也试试

【在 o*****a 的大作中提到】
: Vincent今年5岁,在Kindergarten里面天天讲英文,原本不错的中文水平急剧下降。爸
: 爸每天晚上都要给Vincent念睡前故事,希望能保持他的中文水平。很多时候讲完故事
: 他还要听,我就想可以找一些mp3放给他听,一直到他睡着。网上搜到的儿童故事mp3很
: 多不能下载,好不容易找到一个所谓的童话mp3集,说的全是妖婆、后妈、孤儿、凶杀
: ,还配有阴嗖嗖的狞笑,吓得Vincent跳起来找爸爸妈妈。爸爸痛定思痛,决定自己给
: Vincent朗读和制作睡前故事的录音,一则儿子听着爸爸的声音熟悉,二则爸爸可以选
: 择健康的故事塑造儿子的品德。那些什么鳄鱼骗猴子猴子骗鳄鱼(还标榜为智慧)的故
: 事至少现阶段不合适。刚才给他录了一个故事放给他听,他很高兴,睡觉前还跟mp3
: dock音箱挥手说“收音机,再见”。
: 录故事需要一个爸爸(或者妈妈),一个话筒,一个电脑和一本书。我的mp3播放器其

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b*y
31
好漂亮的小鱼,是什么品种?
avatar
a*y
32
我现在的老板就很擅长做这种事情。
最爱几千行的excel spreadsheet

【在 s******y 的大作中提到】
: 听你这么一讲,我现在简直想在地上打滚哭闹。。。
: 几乎一千条序列。。。我要是一个个的做过去,然后其中还有很多是别人早就
: 做过的。。。岂不是我一辈子都搭进去了?

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L*s
33
昨晚上刚从国内回来。

【在 e****g 的大作中提到】
: 这么慢,还没有申请
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w*t
34
要么就不讲故事,要么就真人讲,呵呵,我不会选择录音机的
以后儿子大了就自己阅读

【在 y****i 的大作中提到】
: 这个主意其实不错啊 有时间我自己也试试
avatar
b*x
35
thanks!
第一条是野生非洲紫六间, 第二条也是六间的一种, 珍珠六间。 (因为它们身上的
六条(黑/蓝/
紫)间条而名)

【在 b*******y 的大作中提到】
: 好漂亮的小鱼,是什么品种?
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K*S
36
Just set up a search against human(or whatever species) database with no-
enzyme, the disadvantage is you can only find out "normal" peptides, if
there's a mutation or SNP, you can't get those information. Someone from
Vanderbilt just published a paper talking about their mutation/SNP database
searching.

peptide

【在 s******y 的大作中提到】
: 正如你所说的那样,我们用了orbit trap + fragmentation, 基本上是把每个peptide
: 都彻底sequencing 了。问题就是出来了几百条多肽,我们想得拿个
: 现成的database 对照一下,看看什么是什么,然后才能确定下一步该做什么。
: 比方说我们起码得知道那些多肽都是什么名称,都是什么什么"-in", 大致有什么已知
: 功能,不然我们下一步可就抓瞎了.
: 所以现在的关键问题就是,到底有没有这样的数据库?

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P*t
37
看方向吧。我们今年收了快200份,挑来挑去看的上眼的没几个,尤其是fresh phd。最
后决定要主招Associate P了。

【在 s****a 的大作中提到】
: EE会缺candidate么? 不是每个职位都是几百人
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y*i
38
抓中文 必须分秒必争
车上20分钟 时间也是宝贵的

【在 w********t 的大作中提到】
: 要么就不讲故事,要么就真人讲,呵呵,我不会选择录音机的
: 以后儿子大了就自己阅读

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j*7
39
he's very good looking man
avatar
s*y
40


【在 a***y 的大作中提到】
: 我现在的老板就很擅长做这种事情。
: 最爱几千行的excel spreadsheet

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e*g
41
啥牛校了, 200个都没有看上眼的

【在 P*****t 的大作中提到】
: 看方向吧。我们今年收了快200份,挑来挑去看的上眼的没几个,尤其是fresh phd。最
: 后决定要主招Associate P了。

avatar
w*t
42
我没你那么紧迫感,车上是我跟儿子聊天的好机会
我们会讨论那首歌好听,遇到几辆校车,或者BUS
有时也一起唱歌

【在 y****i 的大作中提到】
: 抓中文 必须分秒必争
: 车上20分钟 时间也是宝贵的

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S*l
43
你随便找个人给你做一下就行了。别舍不得花startup哦

【在 s******y 的大作中提到】
: 听你这么一讲,我现在简直想在地上打滚哭闹。。。
: 几乎一千条序列。。。我要是一个个的做过去,然后其中还有很多是别人早就
: 做过的。。。岂不是我一辈子都搭进去了?

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L*s
44
找我这个方向的么?呵呵。

【在 P*****t 的大作中提到】
: 看方向吧。我们今年收了快200份,挑来挑去看的上眼的没几个,尤其是fresh phd。最
: 后决定要主招Associate P了。

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y*i
45
娃坐后面呢 看不到反应 很多时候加上噪音啥的 聊天很没效率 也影响安全
聊天我基本都到家再说 吃饭或者饭后 说说学校里面的事情

【在 w********t 的大作中提到】
: 我没你那么紧迫感,车上是我跟儿子聊天的好机会
: 我们会讨论那首歌好听,遇到几辆校车,或者BUS
: 有时也一起唱歌

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O*e
46
我也没见过这种数据库,不过也许是因为我做得少

peptide

【在 s******y 的大作中提到】
: 正如你所说的那样,我们用了orbit trap + fragmentation, 基本上是把每个peptide
: 都彻底sequencing 了。问题就是出来了几百条多肽,我们想得拿个
: 现成的database 对照一下,看看什么是什么,然后才能确定下一步该做什么。
: 比方说我们起码得知道那些多肽都是什么名称,都是什么什么"-in", 大致有什么已知
: 功能,不然我们下一步可就抓瞎了.
: 所以现在的关键问题就是,到底有没有这样的数据库?

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w*t
47
这个时候我儿子比较专心跟我聊天,因为捆在那里没事可干
其他时间不是他忙就是我忙,哈哈
我都是从后视镜看他的脸,不是开高速,而且经常等好几个红绿灯,所以还好

【在 y****i 的大作中提到】
: 娃坐后面呢 看不到反应 很多时候加上噪音啥的 聊天很没效率 也影响安全
: 聊天我基本都到家再说 吃饭或者饭后 说说学校里面的事情

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h*0
48
我知道好像有个翻译后修饰作用有关的数据库(我主要用过磷酸化的)
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y*i
49
我是觉得刚接到就聊聊在学校一天的事情是最好的 但是为什么我后视镜好像看不到娃

难道我太矮了。。。呜呜
反正尽量ENGAGE吧 听歌听故事聊天都算是语言的练习了
中文环境差的 多一点儿 算一点
我最近是看孩子突然英文就进步了 连口语都英文多起来了 不由得不紧迫感起来啊

【在 w********t 的大作中提到】
: 这个时候我儿子比较专心跟我聊天,因为捆在那里没事可干
: 其他时间不是他忙就是我忙,哈哈
: 我都是从后视镜看他的脸,不是开高速,而且经常等好几个红绿灯,所以还好

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s*y
50
哦!麻烦你具体讲讲!我们在目前这个阶段,其实不关心突变什么的。
关键就是我们该用什么database? 你说的那个without enzyme 是什么意思?
我们现在的问题是,有很多多肽虽然是同一个前体来的,但是由于切的位点不同,功能
也不同。比方说insulin 好了,不同的形式的活性不一样的,但是如果是用
protein identification 的普通方法来search 的话,不同的形式都会命名为同一个蛋
白(前体),就没有办法反应出他们的差别了。

database

【在 K******S 的大作中提到】
: Just set up a search against human(or whatever species) database with no-
: enzyme, the disadvantage is you can only find out "normal" peptides, if
: there's a mutation or SNP, you can't get those information. Someone from
: Vanderbilt just published a paper talking about their mutation/SNP database
: searching.
:
: peptide

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s*y
51
和我们合作做质谱的人都不知道怎么做,然后把这个问题扔回来给我们,
我们现在是干瞪眼,想找人都不知道找谁。

【在 S**********l 的大作中提到】
: 你随便找个人给你做一下就行了。别舍不得花startup哦
avatar
s*y
52
是针对peptide 的数据库么?

【在 h***0 的大作中提到】
: 我知道好像有个翻译后修饰作用有关的数据库(我主要用过磷酸化的)
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S*l
53
你要查各种modification?这个还真没听说过

【在 s******y 的大作中提到】
: 哦!麻烦你具体讲讲!我们在目前这个阶段,其实不关心突变什么的。
: 关键就是我们该用什么database? 你说的那个without enzyme 是什么意思?
: 我们现在的问题是,有很多多肽虽然是同一个前体来的,但是由于切的位点不同,功能
: 也不同。比方说insulin 好了,不同的形式的活性不一样的,但是如果是用
: protein identification 的普通方法来search 的话,不同的形式都会命名为同一个蛋
: 白(前体),就没有办法反应出他们的差别了。
:
: database

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s*y
54
对阿,比方说长度啊,切割的地方啊什么的,这些东西不同的话,会导致
产生的peptide 功能相差很远的

【在 S**********l 的大作中提到】
: 你要查各种modification?这个还真没听说过
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O*e
55
能被做到这么细致的蛋白不多吧?

【在 s******y 的大作中提到】
: 对阿,比方说长度啊,切割的地方啊什么的,这些东西不同的话,会导致
: 产生的peptide 功能相差很远的

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h*0
56

is this what you are looking for ?
http://pepbank.mgh.harvard.edu/

【在 s******y 的大作中提到】
: 是针对peptide 的数据库么?
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K*S
58
Here's my understanding: peptidome is the result of different proteolytic
enzyme activities. For traditional ID, you need to specify what enzyme you
are using in the search algorithm. such as trypsin, then the search
algorithm will look for K/R ending peptides to match. For peptidome, you can
ask the algorithm to search the entire database without any enzyme
restriction (It's gonna be a long search). then you can get some ladders of
peptides, I think you might be able to get some information by looking at
different cleavage sites. Several peptide ladders sharing a same precursor
doesn't seem to be a big concern.

【在 s******y 的大作中提到】
: 哦!麻烦你具体讲讲!我们在目前这个阶段,其实不关心突变什么的。
: 关键就是我们该用什么database? 你说的那个without enzyme 是什么意思?
: 我们现在的问题是,有很多多肽虽然是同一个前体来的,但是由于切的位点不同,功能
: 也不同。比方说insulin 好了,不同的形式的活性不一样的,但是如果是用
: protein identification 的普通方法来search 的话,不同的形式都会命名为同一个蛋
: 白(前体),就没有办法反应出他们的差别了。
:
: database

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a*y
59
哇塞长得好像我老板的娃

【在 s******y 的大作中提到】
: 对阿,比方说长度啊,切割的地方啊什么的,这些东西不同的话,会导致
: 产生的peptide 功能相差很远的

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s*y
60
谢谢,我大概看了一下,似乎是和我们做的东西差不多,但是这个数据库
只收录短于20个氨基酸的多肽,可是我们涉及的多肽有很多是比较长的,
比方说Epiregulin,就有49个氨基酸,所以在那个数据库里面找不到

【在 h***0 的大作中提到】
: http://proline.bic.nus.edu.sg/spdb/
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s*y
61
如果我们有特别明确的目标的话,的确是可以用你说的这种方法。
但是问题是我们是出于一个screening 的阶段,就是想看看不同的处理或者
细胞状态下,会对什么peptide 产生影响。但是我们现在得到了近千条
peptide sequencing, 但是在denotation 的时候,来源于同一个前体的
多肽会被标成同一个名字,这样就会对我们进一步分析数据产生不利影响,因为我们想
知道的是,在我们进行那些处理的时候,会不会产生新的多肽的形式,或者特异性的改
变其中一个形式的丰度。
比方这么说吧,Epiregulin 正常情况下是49个氨基酸,但是说不定已经有人发现在
某些条件下能产生其他形式而且已经被人冠名为Epiregulin-2,Epiregulin-3等等名字
了。所以假如我们在搜寻的时候,能够自动的把那些其他形式的Epiregulin正确的冠一
个名,就会省我们非常非常多的力气,而不是会浪费我们的时间去研究一个别人已经研
究过的东西。
所以,我想,我们其实想要的,就是一个针对于peptidome 的denotation system.
当然,假如我们一横心,就把所有扫出来的peptide 的前体的资料统统调出来一个一个
用人工方法看过去并同时在pubmed查每一个前体的有关资料 ,估计半年之后,也能知
道哪个peptide 是新发现的,但是这样我们半年就会被白白费掉了。

can
of

【在 K******S 的大作中提到】
: Here's my understanding: peptidome is the result of different proteolytic
: enzyme activities. For traditional ID, you need to specify what enzyme you
: are using in the search algorithm. such as trypsin, then the search
: algorithm will look for K/R ending peptides to match. For peptidome, you can
: ask the algorithm to search the entire database without any enzyme
: restriction (It's gonna be a long search). then you can get some ladders of
: peptides, I think you might be able to get some information by looking at
: different cleavage sites. Several peptide ladders sharing a same precursor
: doesn't seem to be a big concern.

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s*y
62
这个好像是信号肽的数据库,这个其实一般在peptidome 里面测不到的。

【在 h***0 的大作中提到】
: http://proline.bic.nus.edu.sg/spdb/
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s*y
64
谢谢了,但是好像用不上 :(

【在 h***0 的大作中提到】
: 这个是我说的PTM的数据库
: http://www.phosida.de/
: 不知道你能用的上不

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b*g
65
估计真的还没有这个数据库
你自己做个,造福大家,肯定可以发片NatureXX

【在 s******y 的大作中提到】
: 如果我们有特别明确的目标的话,的确是可以用你说的这种方法。
: 但是问题是我们是出于一个screening 的阶段,就是想看看不同的处理或者
: 细胞状态下,会对什么peptide 产生影响。但是我们现在得到了近千条
: peptide sequencing, 但是在denotation 的时候,来源于同一个前体的
: 多肽会被标成同一个名字,这样就会对我们进一步分析数据产生不利影响,因为我们想
: 知道的是,在我们进行那些处理的时候,会不会产生新的多肽的形式,或者特异性的改
: 变其中一个形式的丰度。
: 比方这么说吧,Epiregulin 正常情况下是49个氨基酸,但是说不定已经有人发现在
: 某些条件下能产生其他形式而且已经被人冠名为Epiregulin-2,Epiregulin-3等等名字
: 了。所以假如我们在搜寻的时候,能够自动的把那些其他形式的Epiregulin正确的冠一

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C*e
66
我完全是个外行
就是来围观一下长长知识的
不过对于你说的不同处理会不会有新的多肽
能不能就先对比一下不同的处理
找出每种处理的独特的集合
先不管交集
这样能不能先narrow down呢

【在 s******y 的大作中提到】
: 如果我们有特别明确的目标的话,的确是可以用你说的这种方法。
: 但是问题是我们是出于一个screening 的阶段,就是想看看不同的处理或者
: 细胞状态下,会对什么peptide 产生影响。但是我们现在得到了近千条
: peptide sequencing, 但是在denotation 的时候,来源于同一个前体的
: 多肽会被标成同一个名字,这样就会对我们进一步分析数据产生不利影响,因为我们想
: 知道的是,在我们进行那些处理的时候,会不会产生新的多肽的形式,或者特异性的改
: 变其中一个形式的丰度。
: 比方这么说吧,Epiregulin 正常情况下是49个氨基酸,但是说不定已经有人发现在
: 某些条件下能产生其他形式而且已经被人冠名为Epiregulin-2,Epiregulin-3等等名字
: 了。所以假如我们在搜寻的时候,能够自动的把那些其他形式的Epiregulin正确的冠一

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s*y
67
可以是可以。
但是我们不一定仅仅对那些有区别的有兴趣。那些没有区别的也可能会有兴趣的,
假如那些个多肽的生理功能很有意思的话。问题就是现在找不到合适的denotation
library, 一大堆多肽都不知道谁是谁。
而且,还有一个问题是,如果某些多肽是别人已经发现了而且标志了的话,就很有可能
是真的体外多肽,如果有些看起来好像是新发现的东西,那就既有可能是真的新的多肽
,也可能是我们的提纯过程中不小心产生的碎片。 但是缺乏denotation library的话
就无从分析这种可能性。

【在 C*******e 的大作中提到】
: 我完全是个外行
: 就是来围观一下长长知识的
: 不过对于你说的不同处理会不会有新的多肽
: 能不能就先对比一下不同的处理
: 找出每种处理的独特的集合
: 先不管交集
: 这样能不能先narrow down呢

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C*e
68
这样啊~
我觉得可以多条路同时进行
如果你已经有学生的话
一方面找这样的数据库
一方面查文献
一方面比较不同处理的交集/非交集
反正不能一棵树上吊死
如果非交集的东西本来就比较少的话(几十,对比原始数据的几千)
就是一个一个来查也没什么不可以的啊
不过如果就你自己一个人
那就比较难办
好像很多新实验室建起来的时候第一件事情就是做某种screen啊

【在 s******y 的大作中提到】
: 可以是可以。
: 但是我们不一定仅仅对那些有区别的有兴趣。那些没有区别的也可能会有兴趣的,
: 假如那些个多肽的生理功能很有意思的话。问题就是现在找不到合适的denotation
: library, 一大堆多肽都不知道谁是谁。
: 而且,还有一个问题是,如果某些多肽是别人已经发现了而且标志了的话,就很有可能
: 是真的体外多肽,如果有些看起来好像是新发现的东西,那就既有可能是真的新的多肽
: ,也可能是我们的提纯过程中不小心产生的碎片。 但是缺乏denotation library的话
: 就无从分析这种可能性。

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K*S
69
明白了,这可是个不小的工程量啊,让SUMMER STUDENT或者ROTATION的学生做吧,呵呵
但是这么多的多肽里,处理后有变化的有多少阿?用RETENTION TIME和精确分子量做个
2D MAP应该可以看出哪些DATA POINT有变化了

【在 s******y 的大作中提到】
: 如果我们有特别明确的目标的话,的确是可以用你说的这种方法。
: 但是问题是我们是出于一个screening 的阶段,就是想看看不同的处理或者
: 细胞状态下,会对什么peptide 产生影响。但是我们现在得到了近千条
: peptide sequencing, 但是在denotation 的时候,来源于同一个前体的
: 多肽会被标成同一个名字,这样就会对我们进一步分析数据产生不利影响,因为我们想
: 知道的是,在我们进行那些处理的时候,会不会产生新的多肽的形式,或者特异性的改
: 变其中一个形式的丰度。
: 比方这么说吧,Epiregulin 正常情况下是49个氨基酸,但是说不定已经有人发现在
: 某些条件下能产生其他形式而且已经被人冠名为Epiregulin-2,Epiregulin-3等等名字
: 了。所以假如我们在搜寻的时候,能够自动的把那些其他形式的Epiregulin正确的冠一

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i*g
70
看了看,好像没有楼主要求的这种peptide kindom database,
楼主本质是要求有个现成的database(not from bioinformatics, but from
functional ones)
现有的所谓protein database,似乎是bioinformatics,一些相对简单的算法,直接从
genome上面生成的,缺乏很多很多posttranslational modification。 这样ms 搜索这
个数据库,匹配法鉴定蛋白,不需要de novo分析出来某个蛋白,大大减少了ms的数据
库工作。这种办法,据说是Scripps John Yates发明的。
现实中,某种功能性的peptide都是一点一点在实验室多少人年 磨出来的。
所以,你的想法注定落空; 现实似乎也没有一个队伍专门做literature screen,归纳
出来一个不断更新的peptide kindom。
这些peptide当然可以归类 到某些蛋白ABC.... 然后你在整个蛋白ABC。。。mapping,
作总结图。这个相信可以找bioinformatics的人搞定,肯定不难。
然后你去用这些蛋白找文献大海,这样就减少工作了。因为无论怎样的生理活性
peptide,人们研究它时,总会习惯性追溯到某个蛋白,某个基因。
其他,这些peptide是自然生成的functional, 还是degradation pieces,这些废话提
醒我都不用说的,
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S*l
71
summer student最好用了。。。俺老板有一次让一个summer student把所有GEO的
dataset手工注释了一遍。。。。。。人家可是藤校的学生啊。。。。。。。就让做这
么弱智的东西,俺都看不下去了。

【在 K******S 的大作中提到】
: 明白了,这可是个不小的工程量啊,让SUMMER STUDENT或者ROTATION的学生做吧,呵呵
: 但是这么多的多肽里,处理后有变化的有多少阿?用RETENTION TIME和精确分子量做个
: 2D MAP应该可以看出哪些DATA POINT有变化了

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i*g
72
又想了想,楼主那个1000条,未必是全部实验真相
这种dirty ms, 现在技术限制,mudpit或2D gel,能鉴定3000个protein,是极限了,
其实还有大把大把漏调了。
tandem affinity purification,养个几十升yeast或细胞,捞出一般200-300个蛋白,
用control去掉一大堆,然后手工挑5-10个蛋白(一般很少看见明显20-30个蛋白的
complex),下面就是精细耗时高失败低效的functional study
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j*x
73
我们这里之前也要建一个dataset,没有现成的,后来老板花钱招了大概10个本科生/硕
士生,在一个博后的带领下搞了一个暑假,人工把pubmed筛了一遍,当然是在text
mining工具的帮助下了。
如果这个library确实很重要也很有意义,你也可以考虑这么干

【在 s******y 的大作中提到】
: 可以是可以。
: 但是我们不一定仅仅对那些有区别的有兴趣。那些没有区别的也可能会有兴趣的,
: 假如那些个多肽的生理功能很有意思的话。问题就是现在找不到合适的denotation
: library, 一大堆多肽都不知道谁是谁。
: 而且,还有一个问题是,如果某些多肽是别人已经发现了而且标志了的话,就很有可能
: 是真的体外多肽,如果有些看起来好像是新发现的东西,那就既有可能是真的新的多肽
: ,也可能是我们的提纯过程中不小心产生的碎片。 但是缺乏denotation library的话
: 就无从分析这种可能性。

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k*0
74
很久没有做质谱了。好像以前用质谱数据搜索蛋白质库时,可以设置蛋白质库的参数。
比如你可以设蛋白质分子量小于10kDa。
如果你鉴定了你的多肽的蛋白质前体,你再测定一下你的多肽的分子量和序列,用软件
一搜就知道是那个片段,以前Waters随机软件就可以用。
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s*y
75
我想了想,觉得我们不合适去做这种工作。
因为这个质谱数据库什么的,本来就不是我们的本行,现在是因为合作者做不了
才踢回来给我们的。
我们既没有经验,也没有这个能力去组织这么一个数据库。

【在 K******S 的大作中提到】
: 明白了,这可是个不小的工程量啊,让SUMMER STUDENT或者ROTATION的学生做吧,呵呵
: 但是这么多的多肽里,处理后有变化的有多少阿?用RETENTION TIME和精确分子量做个
: 2D MAP应该可以看出哪些DATA POINT有变化了

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s*y
76
呵呵,对啊。所以如果没有那么一个数据库的话,我们后面真的没法往下做了,
失败的机会太大了!
估计只能硬着头皮凭感觉随便挑几个来碰运气了。。。

【在 i*****g 的大作中提到】
: 又想了想,楼主那个1000条,未必是全部实验真相
: 这种dirty ms, 现在技术限制,mudpit或2D gel,能鉴定3000个protein,是极限了,
: 其实还有大把大把漏调了。
: tandem affinity purification,养个几十升yeast或细胞,捞出一般200-300个蛋白,
: 用control去掉一大堆,然后手工挑5-10个蛋白(一般很少看见明显20-30个蛋白的
: complex),下面就是精细耗时高失败低效的functional study

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s*y
77
嗯,我们现在的关键问题不是match 到蛋白上去,而是如何知道测出来的那个
序列是有人已经发现了的功能性细胞外多肽。不知道你说的那个方法能否做到这一点?

【在 k******0 的大作中提到】
: 很久没有做质谱了。好像以前用质谱数据搜索蛋白质库时,可以设置蛋白质库的参数。
: 比如你可以设蛋白质分子量小于10kDa。
: 如果你鉴定了你的多肽的蛋白质前体,你再测定一下你的多肽的分子量和序列,用软件
: 一搜就知道是那个片段,以前Waters随机软件就可以用。

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O*e
78
数据库的建立和维持都很费钱和功夫。你说不定可以跟几个相关领域的大牛们联系下,
看他们有没有兴趣把这个数据库弄起来,你们可以作为合作者。。。

【在 s******y 的大作中提到】
: 我想了想,觉得我们不合适去做这种工作。
: 因为这个质谱数据库什么的,本来就不是我们的本行,现在是因为合作者做不了
: 才踢回来给我们的。
: 我们既没有经验,也没有这个能力去组织这么一个数据库。

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s*y
79
绝望地再问一下,有人知道么?

【在 s******y 的大作中提到】
: 上来问一个学术问题,我们在用质谱来测生物样品里面的多肽组,
: 我们实验时的具体做法就是特异性的把多肽和蛋白分开,然后把多肽
: 送去用质谱测序
: 但是现在拿到raw data 之后不知道该blast against 什么数据库。
: 假如只是blast against 那种普通的蛋白数据库的话,只能告诉我们
: 那些多肽是来自于什么什么蛋白的(就是precursor),但是我们想要的是
: 别人鉴别过了的多肽库,比方说 EGF啊,insulin啊什么的。
: 请问有没有人知道?谢谢了!

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