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MS Expression Web的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
MS Expression Web的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦寫的 Post-Transcriptional Gene Regulation 和的 Plant Metabolic Engineering: Methods and Protocols都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立清華大學 化學系 陳玉如、林俊成所指導 史昂德的 高靈敏度數據非依賴性採集質譜技術: 從微量蛋白體學至單細胞蛋白體學 （2021），提出MS Expression Web關鍵因素是什麼，來自於蛋白質體學、微量蛋白質體學、單細胞蛋白質體學、數據非依賴性採集、質譜技術、蛋白質體學、微量蛋白質體學、單細胞蛋白質體學、數據非依賴性採集、質譜技術。
而第二篇論文國立清華大學 化學系 孟子青、洪嘉呈所指導 辛杰培的 T細胞酪胺酸去磷酸酶的異位調控：無結構區域造成之自我活性抑制及整聯蛋白alpha-1碳端所促進之酵素活化 （2021），提出因為有 晶體結構、蛋白酪氨酸磷酸酶、磷酸酶活性、催化活性、變構調節、自動調節/自動抑制、核磁共振波譜的重點而找出了 MS Expression Web的解答。
Post-Transcriptional Gene Regulation
為了解決MS Expression Web 的問題，作者 這樣論述：
Part I: Bioinformatics1. Introduction to Bioinformatics Resources for Post-Transcriptional Regulation of Gene Expression Eliana Destefanis and Erik Dassi2. Predicting RNA Secondary Structure UsingIn Vitro and In VivoData Riccardo Delli Ponti and Gian Gaetano Tartaglia3. RBPmap: A Tool for Mapping
and Predicting the Binding Sites of RNA-Binding Proteins Considering the Motif Environment Inbal Paz, Amir Argoetti, Noa Cohen, Niv Even, and Yael Mandel-GutfreundPart II: Expression Studies4. Analysis of mRNA Translation by Polysome Profiling Anne Cammas, Pauline Herviou, Leïla Dumas, and Stefania
Millevoi5. Exploring Ribosome-Positioning on Translating Transcripts with Ribosome Profiling Alexander L. Cope, Sangeevan Vellappan, John S. Favate, Kyle S. Skalenko, Srujana S. Yadavalli, and Premal Shah6. Identification of RNA Binding Partners of CRISPR-Cas Proteins in Prokaryotes Using RIP-Seq S
ahil Sharma and Cynthia M. Sharma7. Rapidly Characterizing CRISPR-Cas13 Nucleases Using Cell-Free Transcription-Translation Systems Katharina G. Wandera and Chase L. BeiselPart III: Interactomics8. Studying RNP Composition with RIP Annalisa Rossi and Alberto Inga9. PAR-CLIP: A Method for Transcripto
me-Wide Identification of RNA Binding Protein Interaction Sites Charles Danan, Sudhir Manickavel, and Markus Hafner10. A Pipeline for Analyzing eCLIP and iCLIP Data with htseq-clip and DEWSeq Sudeep Sahadevan, Thileepan Sekaran, and Thomas Schwarz11. Identification of miRNAs Bound to an RNA of Inter
est by MicroRNA Capture Affinity Technology (miR-CATCH) Andrea Zeni, Margherita Grasso, and Michela A. Denti12. Identifying the Protein Interactomes of Target RNAs Using HyPR-MS Katherine B. Henke, Rachel M. Miller, Rachel A. Knoener, Mark Scalf, Michele Spiniello, and Lloyd M. SmithPart IV: The RNA
Lifecycle13. Visualization and Quantification of Subcellular RNA Localization Using Single Molecule RNA Fluorescence In Situ Hybridization Ankita Arora, Raeann Goering, Pedro Tirado Velez, and J. Matthew Taliaferro14. Single-Molecule RNA Imaging Using Mango II Arrays Adam D. Cawte, Haruki Iino, Pet
er J. Unrau, and David S. Rueda15. Genome-Wide Identification of Polyadenylation Dynamics with TED-Seq Yeonui Kwak and Hojoong Kwa
高靈敏度數據非依賴性採集質譜技術: 從微量蛋白體學至單細胞蛋白體學
為了解決MS Expression Web 的問題，作者史昂德 這樣論述：
蛋白質質譜法是鑑定複雜生物系統中蛋白質體的一種工具。然而，深度蛋白質體分析需要大量的細胞、組織或臨床樣品，並且涉及許多處理步驟，實驗設計經常需要在可獲取的樣本大小和蛋白質體覆蓋率之間進行權衡。因此，高效率且靈敏的方法將促進蛋白質體學在微量樣品中的應用。為了解決以上問題，我們在本論文開發了高靈敏度的蛋白質體學方法，並且應用於微量至單細胞的蛋白質體分析。首先，我們應用了Stage Tip方法來評估微克級樣品的靈敏度，從約1微克的細胞裂解液中鑑定到超過2000種蛋白質，並且具有良好再現性。接著，為了串聯微流體裝置以進行更微量蛋白質體樣品實驗，我們建立一套一鍋化微量蛋白質體樣品製備法，可對少量細胞進
行深度定量蛋白質體分析（約5000顆細胞可鑑定 >4000種蛋白質）。最後，我們將該方法應用於微流體晶片（稱作iProChip），並且結合數據非依賴性採集質譜法，建立了一個精簡的微量蛋白質體實驗流程。利用晶片進行樣品製備，以及客製化的圖譜資料庫進行數據非依賴性採集圖譜比對。我們在20顆哺乳動物細胞中，平均每顆細胞可鑑定到約1,500種蛋白質，為迄今最靈敏的單細胞蛋白質體分析之一。將此方法應用至貼附和非貼附癌症細胞的分析，定量動態範圍可以穩定地到達5個數量級，並可測到重要的藥物靶點和訊號傳遞物質，每次質譜分析之間的缺失值(missing values) 小於16%。此外，我們發展了樣品大小相容圖
譜資料庫（sample size-comparable spectral library）的策略，可增加少量樣品的蛋白質鑑定數。例如，在0.75奈克（約5顆細胞）和1.5奈克（約10顆細胞）可以分別鑑定2380和3586種蛋白質，擁有很高的蛋白質體覆蓋率，且具有良好再現性（三重覆分析為 86%-99%）。在圖譜相似性分析中，我們發現實驗圖譜和圖譜資料庫的碎片離子模式之相似度對於比對低豐度蛋白質扮演非常重要的作用。總結來說，我們開發新穎的方法將蛋白質體樣品製備整合到一個小型化平台上，從而為微量蛋白質體學和單細胞蛋白質體學的應用提供進階方法。關鍵字：蛋白質體學、微量蛋白質體學、單細胞蛋白質體學、數
據非依賴性採集、質譜技術
Plant Metabolic Engineering: Methods and Protocols
為了解決MS Expression Web 的問題，作者 這樣論述：
Preface...Table of Contents...Contributing Authors...1. Methods for the Development of Recombinant Microorganisms for the Production of Natural Products Alexander Perl, YeJong Yoo, Hunter Dalton, and Mattheos A. G. Koffas2. Sustainable Technological Methods for the Extraction of Phytochemicals fr
om Citrus ByproductsSalvatore Multari, Fulvio Mattivi, and Stefan Martens3. Reconstitution of Metabolic Pathway in Nicotiana benthamianaChenggang Liu4. A Protocol for Phylogenetic Reconstruction Soham Sengupta and Rajeev K. Azad5. RNA-Seq Data Analysis Pipeline for Plants: Transcriptome Assembly, Al
ignment, and Differential Expression AnalysisDavid J. Burks and Rajeev K. Azad6. A Protocol for Horizontally Acquired Metabolic Gene Detection in AlgaeRavi S. Pandey and Rajeev K. Azad7. Global Comparative Label-Free Yeast Proteome Analysis by LC-MS/MS After High-pH Reversed-Phase Peptide Fractionat
ion Using Solid-Phase Extraction CartridgesKhadiza Zaman, Prajita Pandey, Vladimir Shulaev, and Laszlo Prokai8. Gas Chromatography Coupled to Atmospheric Pressure Chemical IonizationHigh Resolution Mass Spectrometry for Metabolite Fingerprinting of Grape (Vitis vinifera L.) BerryJohana S. Revel, Arm
ando Alcazar Magana, Jeffrey Morré, Laurent Deluc, and Claudia S. Maier9. GC-MS/MS Profiling of Plant MetabolitesFeroza Kaneez Choudhury, Prajita Pandey, Ron Mittler, Dwain Cardona, Amit C. Gujar, and Vladimir Shulaev10. Analysis of Grape Volatiles using Atmospheric Pressure Ionization Gas Chromatog
raphy Mass Spectrometry-Based MetabolomicsManoj Ghaste, Fulvio Mattivi, Giuseppe Astarita, and Vladimir Shulaev11. A High-Throughput HILIC-MS-Based Metabolomic Assay for the Analysis of Polar Metabolites Giuseppe Paglia and Giuseppe Astarita12. Macrolipidomic Profiling of Vegetable Oils: The Analysi
s of Sunflower Oils with Different Oleic Acid ContentJuan J. Aristizabal-Henao and Ken D. Stark13. Non-Targeted Lipidomics using a Robust and Reproducible Lipid Separation using UPLC with Charged Surface Hybrid Technology and High Resolution Mass SpectrometryGiorgis Isaac, Vladimir Shulaev, and Robe
rt S. Plumb14. Comprehensive Analysis of Plant Lipids using Sub-2 m Particle CO2-Based Chromatography Coupled to Mass SpectrometryCarolina Salazar, Michael D. Jones, Giorgis Isaac, and Vladimir Shulaev15. Bioinformatics in Lipidomics: Automating Large-Scale LC-MS-Based Untargeted Lipidomics Profilin
g with SimLipid SoftwareNingombam Sanjib Meitei and Vladimir Shulaev16. A Protocol for Prion Discovery in Plants Jamie D. Dixson and Rajeev K. Azad17. Structural Determination of Uridine Diphosphate Glycosyltransferases using X-Ray CrystallographyKasandra Alderete and Xiaoqiang WangSubject Index Lis
t...
T細胞酪胺酸去磷酸酶的異位調控：無結構區域造成之自我活性抑制及整聯蛋白alpha-1碳端所促進之酵素活化
為了解決MS Expression Web 的問題，作者辛杰培 這樣論述：
T細胞的蛋白酪胺酸磷酸水解酶 (TCPTP, PTPN2) 是在人體細胞中普遍表達的一種非受體型蛋白酪胺酸磷酸水解酶，在不同的細胞間室中有多種不同的作用受質。它調控關鍵訊息傳遞路徑，並與各種癌症生成、發炎反應以及其他人類疾病的發生息息相關。因此，了解TCPTP活性調控的分子機制對於開發針對TCPTP的治療方法至關重要，然而以結構基礎來詮釋TCPTP活性調控機制仍然難以捉摸。在本研究中，我們結合生物物理學以及生物化學的研究方法，進行全面性結構分析，闡明TCPTP活性調控的分子機制。由於TCPTP和PTP1B在PTP家族中是最接近的同源物，可以假設此兩種磷酸水解酶的活性調控是相似的。因此，我們首
先透過X 射線晶體學來探討TCPTP的活性調控是否也存在在PTP1B的變構位點。在解析度分別為1.7Å及1.9Å的TCPTP晶體結構中，我們都觀察到C 端的螺旋 α7。螺旋 α7在PTP1B上是具有功能性且被確定為其變構開關，然而過往研究並未解析螺旋 α7在TCPTP中的功能。此論文中，我們首次證明螺旋 α7發生截斷或刪除時，TCPTP的催化效率會下降約四倍。整體來說，我們的結果證明螺旋 α7的變構角色在TCPTP活性調控之功能與PTP1B相似，且強調螺旋 α7和主要的催化區域的協調對於TCPTP的有效催化功能是必要的。根據晶體結構的觀察分析，我們提出更進一步的問題: 如果TCPTP和PTP1
B的活性催化調控相似，那該如何區分兩者之間活性調控的專一性? 此一問題的釐清對開發TCPTP的藥物有其必要，因此我們繼續專注地研究TCPTP非催化的C側尾端的活化調控。先前的研究已提出TCPTP被自身的C端滅活的假設，但如何造成此結果則仍未知。此外，如果TCPTP表現後無活性，那其如何在細胞內被激活?為了回答這些問題，我們使用核磁共振 (NMR)光譜學、小角度 X 射線散射 (SAXS)以及化學交聯與質譜偶合 (CX-MS)為主要的工具來闡示TCPTP的尾端無結構序列做為分子內自動抑制其酵素活性機制的主要工具。然而，這並不是靠靜態作用造成，而是C端尾部在活化位點周圍移動，以動態遮擋TCPTP的
基質，就像是汽車的”擋風玻璃雨刷”一般的機制。 再者，TCPTP活化是藉由細胞內的競爭來達成，意即Integrin-alpha1無結構尾端序列取代了TCPTP的活性抑制尾端，導致TCPTP的完全活化。我們的工作不僅定義了調控TCPTP活性獨特的機制，同時揭露了兩個極度相近的PTPs (PTP1B與TCPTP) 利用其尾端無結構序列經由截然不同的機制調控其酵素活性。這種獨特的調控機制可以用以發展針對TCPTP專一的治療方式。