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将Mascot Server 放置在亚马逊云端非常简单，但这会是个好主意么？让我们一起来看看其中的利弊。

这个月列举的文章描绘了一种利用基于芯片的多相色谱串联质谱技术以提高肽段分析重现性的方法。如果您最近也有文章发表并且希望我们列举在下一期的Newsletter中，请发给我们 相关的PDF 或者URL。

本月Mascot小技巧教您如何利用Mascot Daemon自动导出搜索结果。

如果你有任何建议和问题，请随时 联系我们。

在”云端”使用Mascot Server

现在关于云计算的宣传铺天盖地，今天让我们从实际的角度来看看利用亚马逊网络服务（Amazon Web Services)将Mascot Server 放在云端的利弊。

总结:

• 性能 - 处理器速度非常快。I/O 也非常快： 7min以内就可以从NCBI上下载一个15GB的Fasta文件。
• 安全性 - 与本地使用server一样安全或者更安全。不管是在本地还是云端使用server, 使用合适的防火墙设置以及常规性的备份数据是关键因素。
• 费用 - 费用可能高于也可能低于本地使用server，取决于你是有否被收取了一些一般性费用，利用电费，存储架区等费用。

或许使用云端的一个最大优势是便利性。我们已经为亚马逊网络服务 (AMS)的CloudFormation编写了脚本，可以根据磁盘映像，为预装并且配置了常用数据库的Mascot Server 2.5.1 自动构建虚拟server，运行只需几分钟。

更多信息，请查看我们最新的ASMS 用户会 议报告。

使用Mascot发表的优秀文章

这里我们列举了近期一篇很有意思的，也很重要的文章。该文章运用Mascot进行了蛋白鉴定，定量及特性分析。如果您也想让我们列举您的文章，请将文章的 PDF 或者URL 发送给我们。

Online Peptide Fractionation Using a Multiphasic Microfluidic Liquid Chromatography Chip Improves Reproducibility and Detection Limits for Quantitation in Discovery and Targeted Proteomics.

Christoph Krisp, Hao Yang, Remco van Soest, and Mark P Molloy

Molecular & Cellular Proteomics (2015) 14: 1708-1719.

该研究展现了一种用于提高实验重现性的分离方法，实验重现性是高通量比较蛋白组学中经常要求的。LC 芯片使得从发现研究向靶向研究的切换变得快捷且便利，并且该方法有利于标准化不同实验室间的组学分析结果。

在DDA MS/MS分析中，癌症细胞裂解液中95%被鉴定的肽段都只出现在一个组分中，只有不到0.9%的肽段出现在两个组分中。利用预设时间的MRM（scheduled MRM）高分辨率质谱靶向检测，分析了173个血浆蛋白的503 个肽段。在该多相分离中，503个肽段定量结果的中位CV值为3.4 +/- 3%, 其中只有10个肽段的CV值大于15%。 利用多相LC 芯片联合非数据依赖的MS/MS分析3株甲状腺细胞，一共鉴定到3875个蛋白。你可以从 ProteomeXchange上获得这些数据。

本月Mascot 小技巧

Mascot Daemon 2.5 提供了一种更为便捷的方式自动批量输出搜索结果。

在任务编辑标签中，有一个新增的按钮“Autoexport”。点击这个按钮，你可以选择数据输出的格式。不同的格式有不同的选项，所以必须确定你选择了最初使用的搜索类型，然后选择导出格式。导出的文件保存在任务文件夹中---通常在C:\ProgramData\Matrix Science\Mascot Daemon\MGF的子目录下。

关于 Matrix Science

Matrix Science 为蛋白组学的研究人员以及科学家提供生物信息分析工具，帮助他们更快速，更可信的鉴定和定量蛋白。Mascot 软件全线支持来自AB Sciex, Agilent, Bruker, Shimadzu, Thermo Scientific 以及 Waters质谱仪生成的质谱数据。

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