糖类研究公布的指导方针

鉴定自由或释放的聚糖,糖肽或糖脂通常通过方法的组合来完成。许多研究取决于获得质谱和将该数据的转换为适合分析和解释的格式。报告报告质谱甘曲缀合物分析的文章杂志需要以下信息。作者还审查了题为的文件是非常重要的 用于发布质谱基于基于质谱的糖类识别数据的清单。

  1. 明确定义甘草结构分析水平及其与研究中的生物学问题的关系。
    一些糖类研究只需要基于测量的质量值和已知的生物合成途径提供可能的结构类的分析,而其他的可能需要详细的结构分析(连杆,环形结构(吡喃糖苷,呋喃糖苷),异常配置等)以解决生物学问题。它是 基本的 作者清楚地定义了所呈现的结构分析的水平以及如何通过适当的结构论点来支持它们。下面的第III条更明确概述了MS分析。建议作者使用概述的甘草符号表示 糖生物学的必需品 什么时候(图1.1.5 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK1931/figure/ch1.f5/?report=objectonly)。

  2. 搜索参数和验收标准
    本节适用于自由的聚糖和从甘道章中释放的聚糖。随着蛋白质的糖基化是翻译后修改,该主题进一步覆盖 蛋白质,肽和PTM的杂志.

    应包括以下支持信息 实验 基于MS的分析的稿件部分:
    1. 峰值列表: 用于创建原始数据的“峰值列表”的方法和/或程序(包括版本号和/或日期)以及在创建此峰值列表中使用的参数,特别是任何处理,这可能会影响后续的质量数据库/手动搜索。示例包括平滑,信号到噪声阈值,充电状态分配,去同位素等。在已经执行了峰列表集合的额外定制处理的情况下 - 例如。聚类和/或过滤 - 应引用方法和/或程序(包括版本号和/或日期)。
    2. 搜索引擎: 必须提供用于数据库搜索的所有程序的名称和版本(或发布日期)以及使用的内部能量沉积和解离方法以及适当的片段类型
    3. 数据库/光谱库: 必须提供所有数据库或库的名称和版本(或发布日期)。如果在内部编译数据库或库,则需要完整描述序列或光谱的源以及用于库生成的软件。应该包括每个数据库/库中实际搜索的条目数。
    4. 固定/变量修改: 必须提供所考虑的所有修饰(还原末端,渗透,乙酰化,金属离子等)的列表,以及它们是否固定或可变。
    5. 排除已知的污染物: 必须识别来自预先指定污染物的峰值(或者如果使用任何这些峰值用于校准)。还必须说明是否考虑了来自隔离方法或来自源自源碎片的降解产物。
    6. 特异性: 必须提供制备聚糖或糖缀合物(酶或化学物质)的所有方法的描述,包括任何假设的特异性,以及用于量化释放效率/捕获效率的任何努力的性质。应清楚地定义在分析期间使用的酶(糖基转移酶,糖基水解酶,糖基水解酶,糖基水解酶等),包括源和酶鉴定(Genbank,Uniprot等)。
    7. 临界点: 用于接受单个光谱的标准应及说。
    8. iSobaric /异构分配: 用于分配特定单独结构的标准(和/或假设)应与理由一起说明。

  3. 甘草或糖凝固物鉴定
    应在结果(或补充)部分中指定所识别的每个甘草的信息。
    1. 所有作业: 必须提供列表(在一个或多个表格中),注明从预期释放特异性的任何偏差,必须提供。
    2. 前体电荷和质量/充电(M / Z): 这些值应列出同一表中的每个分配(包括实验和理论之间的偏差),并且有效数字应与仪器的实际性能一致。
    3. 观察到的修改: 应在同一表中为每个分配列出这些更改(降低结束,增合量等)。
    4. 分配群众的数量: 对于仅基于测量质量的标识,应在识别表中列出匹配和无与伦比的峰值,匹配和无与伦比(在上面的标准)中。
    5. 分数 (如果使用): 相关分数(根据所用的软件)和所进行的搜索所获得的任何相关统计信息,必须为表中的每个甘草提供。对于异甲状腺/异构物种,选择一个或多个结构的基本原理必须包含在文本中。
    6. 对于所有标识,可以查看光谱的能力 对于这些标识,必须提供。需要注释频谱的提交(用稿件),或者必须将光谱放在公共数据库中。由作者(或其员工)维护的网站是不可接受的。此外,强烈建议强烈鼓励以允许为分配的每个Glycan的谱(M / Z和强度列表)可视化的文件格式提交补充数据。
    7. 结构分配: 在实验和结果部分中必须清楚地概述基于文学的生物假设,包括基于文学的生物假设,包括单糖组合物和连杆。

  4. 量化
    呈现定量结果的手稿必须提供以下信息:
    1. 所有相关量化数据 (作为识别表的一部分),以及描述如何处理原始数据以产生这些测量。
    2. 如何验证测量的生物学可靠性如何(使用生物重复,统计方法,独立实验等) 基于单一的生物实验的研究通常不可接受的正交验证方法(作为测试生物信息系统的数据集除外)。如果不能进行来自相同源的生物学复制(例如患者样品),则必须执行足够多的类似生物样品,必须进行适当合理的,以使推断的结论是声音。
    3. 治疗相关系统误差效应的描述 (不完全标记,必须提供从重叠前体离子的干扰等)。
    4. 对随机误差问题的处理的描述 (拒绝异常值,必须提供阈值选择的分类排除等)。
    5. 使用重复和统计方法适当地估计不确定性的定量。 必须提供用于确定误差分析的样本(技术和生物学)和方法的数量。可以使用标准方法(标准偏差,SEM,T检验等)或专用软件,并且必须适当引用。
    6. 对病症/异构物种的描述量化。