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表大幅提升了蛋白质组质谱数据的利用率。大规模、高通量的蛋白质组研究产生了海量的数据，其中包含了大量的噪声，而可靠的数据是进一步生物学分析的基础。目前的分析方法均采用了过严的标准，这在降低假阳性的同时也人为地造成了数据较高的假阴性，导致大量数据浪费。因此，“在保证高可信度的前提下，最大限度地利用实验数据”一直是蛋白质组学界的追求。朱云平研究员课题组基于随机数据库策略、非参概率密度模型和贝叶斯公式，建立了串联质谱数据过滤的多元贝叶斯非参模型，将质谱数据的利用率提高了10%—40%，创造了目前该领域研究的最好水平。
钱小红研究员课题组合作发表的《亨廷顿疾病患者脑脊液的脑特异性蛋白含量下调》一文发现了亨廷顿疾病潜在生物标志物。该研究以患者脑脊液为样本，通过对基因组和蛋白质组数据的整体研究，规模化地筛选和鉴定与亨廷顿疾病(HD)发生、发展密切相关的蛋白质，揭示出HD患者脑脊液中高表达的蛋白可作为HD的潜在生物标志物，为有效诊断亨廷顿疾病提供了可能的参考指标。
北京蛋白质组研究中心位于中关村生命科学园，由军事医学科学院、中国科学院、中国医学科学院、清华大学、 上一页 [1] [2] [3] 下一页
时间：2009-4-20 22:48:58
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