LC-MS/MS에서 SMILES란 무엇인가: 펩타이드 구조 해석과 활용 방법 LC-MS/MS 분석에서 SMILES는 무엇이며, 실제로 어떻게 사용될까요? SMILES(Simplified Molecular Input Line Entry System)는 분자의 구조를 텍스트로 표현하는 방식으로, LC-MS/MS에서 얻은 질량 데이터(m/z)와 화학 구조를 연결하는 데 사용됩니다. LC-MS/MS 기반 proteomics 분석은 질량 정보를 중심으…
MALDI TOF vs LC-MS/MS ( ESI vs MALDI ) 비교: 적용 분야와 선택 기준 정리 Proteomics 분석에서 가장 널리 사용되는 질량분석 방법은 LC-MS/MS와 MALDI-TOF입니다. 두 기술은 모두 펩타이드 및 단백질 분석에 사용되지만, 이온화 방식, 데이터 구조, 분석 목적, 해석 방법 등에서 근본적인 차이를 가집니다. 이 글에서는 LC-MS/MS를 중심으로 이해하고 있는 사용자 입장에서 MALDI-TOF가 어…
MALDI TOF/TOF MS/MS 원리: PSD와 CID의 차이 및 Proteomics 분석 MALDI-TOF는 빠르고 단순한 질량 측정에 매우 적합하지만, 기본적으로는 분자량 확인 중심의 기술입니다. Proteomics와 같이 서열 정보가 필요한 분석 에서는 단순 MS만으로는 충분하지 않으며, 이때 사용되는 것이 MALDI TOF/TOF 입니다. MALDI TOF/TOF는 MALDI 기반에서 MS/MS 분석을 가능하게 하는 구조로, LC-…
[분석 전략] De novo Sequencing vs Database Search vs Hybrid: 최적의 펩타이드 식별 방법 선택 가이드 LC-MS/MS 기반 proteomics에서 펩타이드 서열을 규명하는 방법은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. 이 글은 De novo sequencing의 원리가 아닌, LC-MS/MS에서 어떤 분석 방법(Database search, De novo, Hybrid)을 선택해야 하는지에 대한 전략 가이…
MS/MS 드노보 시퀀싱(De novo Sequencing) 원리: b/y Ion 기반 펩타이드 서열 복원 드노보 시퀀싱(De novo Sequencing)의 핵심은 데이터베이스(Database)에 의존하지 않고, MS/MS 스펙트럼의 파편화 패턴(Fragmentation pattern)만을 이용하여 펩타이드 서열을 직접 재구성하는 것입니다. 이 과정의 중심에는 펩타이드 backbone이 절단되며 생성되는 b-ion과 y-ion serie…
MS/MS 및 LC-MS/MS De novo Sequencing 원리 (Database Search 차이) MS/MS(또는 LC-MS/MS) 기반의 드노보 시퀀싱 (De novo Sequencing)은 LC-MS/MS 기반 proteomics 분석에서 가장 핵심적인 목표는 펩타이드 서열(peptide sequence)을 정확하게 규명하는 것입니다. 일반적으로 Mascot, Sequest와 같은 database search 기반 방법이 널리 사…
LC-MS/MS & Proteomics 분석 전체 가이드 이 페이지는 LC-MS/MS 기반 proteomics 분석을 체계적으로 이해하기 위한 통합 가이드입니다. 질량분석의 기본 원리부터 peptide identification, fragmentation 메커니즘, 데이터 해석 전략, 그리고 실무에서 자주 발생하는 문제 해결까지 전체 흐름을 단계별로 정리했습니다. 특히 LC-MS/MS 분석은 단…
False Discovery Rate (FDR) in Proteomics Explained Proteomics 데이터 분석에서는 항상 false identification 가능성이 존재합니다. 즉 일부 peptide match는 우연히 MS/MS spectrum과 일치할 수 있습니다. 이를 평가하기 위해 False Discovery Rate (FDR) 개념이 사용됩니다. Target-Decoy Strategy Proteomics에서는 …
How Database Search Identifies Peptides from MS/MS Spectrum Proteomics에서 LC-MS/MS 분석의 궁극적인 목적은 펩타이드 서열을 식별(peptide identification)하는 것입니다. 질량분석기는 단순히 m/z와 intensity 정보를 제공할 뿐이지만, 이 데이터를 이용하면 단백질을 구성하는 펩타이드 서열을 추론할 수 있습니다. 이 과정은 보통 database search…
좋은 MS/MS 스펙트럼이란? Peptide Identification 성공의 핵심 조건 Proteomics에서 LC-MS/MS 분석을 수행하면 수천에서 수만 개의 MS/MS 스펙트럼이 생성됩니다. 그러나 이 중 모든 스펙트럼이 펩타이드 동정에 유용한 것은 아닙니다. 실제 분석에서는 총 20,000개의 MS/MS 스펙트럼 중 약 5,000~10,000개 정도만이 펩타이드로 동정되는 경우가 많으며, 이는 약 20–50% 수준의 동정률에 해당합니…