Decision tree searching strategy to boost the identification of cross-linked peptides.
2020-10-20
发表期刊ANALYTICAL CHEMISTRY
ISSN0003-2700
EISSN1520-6882
卷号92期号:20页码:13702-13710
发表状态已发表
DOI10.1021/acs.analchem.0c00452
摘要

We describe an efficient decision tree searching strategy (DTSS) to boost the identification of cross-linked peptides. The DTSS approach allows the identification of a wealth of complementary information to facilitate the construction of more protein-protein interaction networks for human cell lysate, which was tested by the use of a recently reported cross-linking data set (ACS Cent. Sci. 2019, 5, 1514-1522). A variant of the PhoX-linker, named pDSPE, was synthesized and applied to cross-link Escherichia coli cell lysate to demonstrate that the acquisition of doubly charged ions can significantly improve identification results. The method can be seamlessly integrated to other search engines to maximize the number of identified cross-links.

学科门类理学::化学
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收录类别SCI ; SCIE ; EI
WOS研究方向Chemistry
WOS类目Chemistry, Analytical
WOS记录号WOS:000584418100017
出版者AMER CHEMICAL SOC
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文献类型期刊论文
条目标识符https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/123629
专题生命科学与技术学院_硕士生
免疫化学研究所_特聘教授组_抗体化学实验室
免疫化学研究所_公共科研平台_分析化学平台
物质科学与技术学院_博士生
共同第一作者Gao, Xiuxia
通讯作者Jiang, Biao; Chen, Hongli; Chen, Wenzhang
作者单位
1.ShanghaiTech Univ, Shanghai Inst Adv Immunochem Studies, Shanghai 201210, Peoples R China
2.Univ Chinese Acad Sci, Beijing 100049, Peoples R China
第一作者单位免疫化学研究所
通讯作者单位免疫化学研究所
第一作者的第一单位免疫化学研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
Huang, Rong,Gao, Xiuxia,Xu, Zili,et al. Decision tree searching strategy to boost the identification of cross-linked peptides.[J]. ANALYTICAL CHEMISTRY,2020,92(20):13702-13710.
APA Huang, Rong.,Gao, Xiuxia.,Xu, Zili.,Zhu, Wei.,Wei, Ding.,...&Chen, Wenzhang.(2020).Decision tree searching strategy to boost the identification of cross-linked peptides..ANALYTICAL CHEMISTRY,92(20),13702-13710.
MLA Huang, Rong,et al."Decision tree searching strategy to boost the identification of cross-linked peptides.".ANALYTICAL CHEMISTRY 92.20(2020):13702-13710.
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