나는 RAW 원시 데이터만 가지고 있는데, 어떤 소프트웨어로 처리해야 단백질 서열을 알 수 있을까요?
RAW 원시 데이터(예: 질량 분석기를 통해 얻은 파일)에서 단백질 서열을 파싱하려면 보통 전문적인 질량 분석 데이터 분석 소프트웨어와 데이터베이스 검색 도구가 필요합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 소프트웨어 추천 목록입니다.
1. 일반적으로 사용되는 소프트웨어 도구
1. 원시 데이터 처리를 위한 도구
（1）Thermo Fisher Xcalibur/Proteome Discoverer
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Thermo Fisher의 질량 분석기를 위해 설계되었으며, RAW 데이터를 직접 읽을 수 있습니다.
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Proteome Discoverer는 데이터베이스 검색을 지원하며 단백질 식별 결과를 출력합니다.
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다른 브랜드의 질량 분석기를 사용하는 경우, 데이터 변환에 다른 특정 소프트웨어나 도구가 필요할 수 있습니다.
（2）MSConvert (ProteoWizard)
무료 오픈 소스 도구로, RAW 파일을 mzML, mzXML 등의 표준 형식으로 변환하여 다른 소프트웨어에서 분석할 수 있게 합니다.
2. 데이터베이스 검색 및 단백질 식별을 위한 도구
（1）Mascot
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상업 데이터베이스 검색 도구로, 다양한 질량 분석 데이터를 지원합니다.
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사용 시 UniProt과 같은 참조 단백질 데이터베이스가 필요합니다.
（2）MaxQuant
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무료이면서 강력한 기능을 가진 질량 분석 데이터 분석 도구로, 단백질체학 연구에 널리 사용됩니다.
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내장된 Andromeda 검색 엔진을 포함하며 데이터베이스 검색과 단백질 식별에 사용됩니다.
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일반적인 수식 분석(예: 인산화, 아세틸화)을 지원합니다.
（3）SEQUEST (Thermo Fisher Proteome Discoverer)
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Proteome Discoverer에 내장되어 있으며, Thermo 시스템의 클래식 검색 엔진입니다.
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RAW 데이터와의 호환성이 좋아서 단백질을 직접 파싱하고 검색할 수 있습니다.
（4）PEAKS
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태그 제거(de novo) 서열 결정과 데이터베이스 검색에 집중합니다.
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데이터베이스가 없는 경우에 특히 유용하게 원시 데이터에서 직접 단백질 서열을 유도할 수 있습니다.
（5）Byonic
수식 단백질(예: 당화나 인산화) 분석에 특히 적합하며, 고해상도 질량 분석 데이터를 지원합니다.
3. 후속 결과 분석 도구
（1）Perseus
MaxQuant의 출력 결과를 처리하여 추가 통계 분석, 시각화 및 기능 풍부화 분석을 수행할 수 있습니다.
（2）Skyline
강력한 정량적 질량 분석 데이터 분석 도구로, 단백질 식별 결과를 검증할 수 있습니다.
2. 데이터베이스 준비
일반적인 데이터베이스는 다음과 같습니다.
1、UniProt：글로벌 표준 단백질 서열 데이터베이스.
2、NCBI RefSeq：종합적인 핵산 및 단백질 데이터베이스.
3、Swiss-Prot：수작업으로 주석이 달린 고정밀 데이터베이스.
4. 사용자 정의 데이터베이스:연구 대상이 특정 종이나 실험 설계가 특별한 경우, 특정 종의 유전체 데이터를 사용하여 사용자 정의 단백질 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.
3. 특수 상황: 데이터베이스가 없는 De Novo 서열 결정
대상 샘플의 서열에 대한 기존 데이터베이스가 없을 경우(예: 신종 또는 변이 단백질), 질량 분석 데이터를 통해 직접 단백질 서열을 유도하는 de novo 서열 결정 도구를 시도할 수 있습니다.
1、PEAKS：태그 제거 서열 결정을 지원합니다.
2、Novor：효율적인 de novo 단백질 서열 유도에 집중합니다.
3、DeNovoGUI：오픈 소스 소프트웨어로, 질량 분석 데이터에서 직접 서열을 유도하는 데 사용됩니다.
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