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对于应该怎样使用蛋白的得分，大家总有一些反复出现的错误认识。

本月的特色文章展示了一种对过硫化修饰进行定性和定量的新方法。如果您在近期有发表文章，并且希望列举在下一期的Newsletter中，请将相关的PDF文档或URL链接发给我们。

本月Mascot小贴士非常必要，如果你仍然在Mascot Daemon中使用Access 数据库引擎作为数据管理的话。

如果您有任何意见或问题，请随时联系我们。

关于蛋白打分的常见误解

Mascot Server被质谱专家和普通用户应用在许多不同的领域。多年来，我们发现了一些关于蛋白质分数应该如何解释和使用方面反复出现的误解。

特别是在MS/MS搜索中，蛋白质分数仅仅用于对protein hit进行排序，目的是将具有大量可靠肽段证据的蛋白质排在第一位。不幸的是，你有时会看到MS/MS论文中有这类的描述，比如“所有被鉴定到的蛋白其Mascot打分大于60的都被认为是可靠的”，或者“肽段和蛋白得分分别高于35和50分的，该结果被自动地接受”。 事实上，蛋白质打分为60分可能意味着蛋白质有一个显著匹配的肽段的打分为60分，或者蛋白质可能有47个肽段匹配，每个肽的打分为14分，并且阈值为13分。

当试图过滤出假阳性蛋白时，也会出现一个不太可靠的假设。众所周知，在单一肽段匹配的基础上接受一种蛋白质是非常危险的；这就是所谓的“one-hit wonders”。如果你看到诸如“鉴定出的蛋白质至少有一条肽，在Mascot中打分通过p<0.05的卡值”，或者“蛋白质被接受，它们至少有一个‘排名第一’肽，且多肽的ion score超过50.0分”这类话，你就应该给自己敲个警钟。

点击这里，具体了解应该如何更好地使用蛋白打分，并且避免一些误区。

使用Mascot发表的优秀文章

在这里，我们列举了一篇近期发表的有趣并且很重要的文章，该文章运用Mascot 进行了蛋白质鉴定、定量及特性分析，如果您想要您的文章也在这里重点推荐，请发给我们一个PDF或URL。

Site-Specific Quantification of Persulfidome by Combining an Isotope-Coded Affinity Tag with Strong Cation-Exchange-Based Fractionation

Qiong Wu, Baofeng Zhao, Yejing Weng, Yichu Shan, Xiao Li, Yechen Hu, Zhen Liang, Huiming Yuan, Lihua Zhang, Yukui Zhang

Analytical Chemistry 91 14860-14864 (2019)

本文作者提出了一种具有创新性的过硫化修饰定量的新方法。以前的方法在假阳性和少报结果方面具有一些局限性，这主要是由于过硫化物基团、二硫键和硫醇基团的类似的反应。

操作流程要求首先用可裂解的同位素亲和标签(c-ICAT)标记过硫蛋白。在酶解之后，标记的过硫化多肽通过链霉亲和素珠选择性富集，再用强阳离子交换层析分离，再进行LC−MS/MS鉴定。

在证实该方法的效率之后，作者将其应用于来自A549细胞的内源蛋白过硫化的位点特异性鉴定。他们鉴定到了160个蛋白上的226个内源性的过硫化位点，其中74%的过硫化位点是新发现的。在这些蛋白质中，71%的蛋白只有一个过硫化修饰，21%的蛋白质有2个位点，2.5%的蛋白质有4个或更多的位点。

Mascot 小贴士

Mascot Daemon中默认使用的数据库引擎在2014年起从Access改为了VistaDB（Mascot Daemon 2.5版本）。如果您仍在使用Access 数据库，请注意由于2019年11月的Office 2010、2013和2016版本的安全更新造成的严重问题。来自微软的支持文档解释如何卸载更新。

我们的建议是借此机会换一个不同的数据库引擎吧。如果task数据库仅由单个Daemon实例使用，切换到VistaDB是最简单的选项。如果数据库是共享的，那么就需要换成PostgreSQL，SQL Server 或者MySQL。Mascot Daemon的备份和还原功能使得将数据库内容从旧系统复制到新系统变得非常容易；在Mascot Daemon的帮助文档的Getting Started和Database Engines的章节中你能够获得更多细节。（感谢内布拉斯加州林肯大学的Mike Naldrett，他是第一个报告这个问题并找出原因的人。）

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Sciex, Agilent, Bruker, Shimadzu, Thermo Scientific 以及 Waters质谱仪生成的质谱数据。

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