Wu Enhui၊ Qiao Liang*
ဓာတုဗေဒဌာန၊ Fudan တက္ကသိုလ်၊ Shanghai 200433၊ တရုတ်နိုင်ငံ
ရောဂါပိုးမွှားများသည် လူ၏ရောဂါများနှင့် ကျန်းမာရေးနှင့် နီးကပ်စွာဆက်စပ်နေသည်။ အဏုဇီဝအသိုင်းအဝိုင်းများဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို နားလည်နိုင်ပုံသည် အရေးတကြီးလေ့လာရန် လိုအပ်သော အဓိကပြဿနာဖြစ်သည်။ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ metaproteomics သည် အဏုဇီဝသက်ရှိများ၏ဖွဲ့စည်းမှုနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လေ့လာရန် အရေးကြီးသောနည်းပညာဆိုင်ရာနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ သို့ရာတွင်၊ အဏုဇီဝအသိုင်းအဝိုင်းနမူနာများ၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် မြင့်မားသောမျိုးကွဲကွဲပြားမှုကြောင့်၊ နမူနာလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အစုလိုက်အပြုံလိုက်ဒေတာရယူခြင်းနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့သည် metaproteomics မှ လက်ရှိရင်ဆိုင်နေရသော အဓိကစိန်ခေါ်မှုသုံးခုဖြစ်လာသည်။ metaproteomics ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်၊ မတူညီသောနမူနာအမျိုးအစားများ၏ ကြိုတင်ကုသခြင်းကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် မတူညီသော microbial ခွဲခြားခြင်း၊ ကြွယ်ဝခြင်း၊ ထုတ်ယူခြင်းနှင့် lysis အစီအစဉ်များကို ချမှတ်ရန် မကြာခဏလိုအပ်ပါသည်။ မျိုးစိတ်တစ်ခုတည်း၏ proteome နှင့်ဆင်တူသည်၊ metaproteomics ရှိ အစုလိုက်အပြုံလိုက် ဒေတာရယူမှုမုဒ်များတွင် ဒေတာမှီခိုရယူမှု (DDA) မုဒ်နှင့် ဒေတာလွတ်လပ်သော ရယူမှု (DIA) မုဒ်တို့ ပါဝင်သည်။ DIA data acquisition mode သည် နမူနာ၏ peptide အချက်အလက်ကို လုံးလုံးလျားလျား စုဆောင်းနိုင်ပြီး ကောင်းမွန်သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အလားအလာရှိသည်။ သို့သော်၊ metaproteome နမူနာများ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကြောင့်၊ ၎င်း၏ DIA ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် metaproteomics ၏ နက်ရှိုင်းသောလွှမ်းခြုံမှုကို ဟန့်တားသည့် အဓိကပြဿနာဖြစ်လာသည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့်ပတ်သက်၍ အရေးကြီးဆုံးအဆင့်မှာ ပရိုတင်းအစီအစဥ်ဒေတာဘေ့စ်တည်ဆောက်မှုဖြစ်သည်။ ဒေတာဘေ့စ်၏ အရွယ်အစားနှင့် ပြည့်စုံမှုသည် ခွဲခြားသတ်မှတ်မှု အရေအတွက်အပေါ် ကြီးကြီးမားမား သက်ရောက်မှုရှိရုံသာမက မျိုးစိတ်များနှင့် လုပ်ဆောင်မှုအဆင့်များတွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသည်။ လက်ရှိတွင်၊ metaproteome ဒေတာဘေ့စ်တည်ဆောက်မှုအတွက်ရွှေစံနှုန်းသည် metagenome ကိုအခြေခံထားသောပရိုတိန်းအစီအစဥ်ဒေတာဘေ့စ်ဖြစ်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ထပ်ခါထပ်ခါရှာဖွေမှုအပေါ်အခြေခံသည့် အများသူငှာဒေတာဘေ့စ်စစ်ထုတ်ခြင်းနည်းလမ်းသည် ခိုင်မာသောလက်တွေ့တန်ဖိုးရှိကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ တိကျသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းဗျူဟာများ၏ရှုထောင့်မှကြည့်လျှင် peptide-centered DIA ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းများသည် ပကတိပင်မရေစီးကြောင်းကို သိမ်းပိုက်ထားသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူ၊ ၎င်းသည် macroproteomic ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ တိကျမှု၊ လွှမ်းခြုံမှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအမြန်နှုန်းကို များစွာမြှင့်တင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ ဇီဝနည်းပညာဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအရ၊ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်းတွင် မျိုးစိတ်များ၏ မှတ်ချက်များကို ပရိုတိန်းအဆင့်၊ peptide အဆင့်နှင့် မျိုးဗီဇအဆင့်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် မှတ်ချက်ပေးကိရိယာများကို မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း တီထွင်ခဲ့သည်။ အခြားသော omics နည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ အဏုဇီဝအသိုင်းအဝိုင်းများ၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် macroproteomics ၏ ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Macroproteomics သည် microbial အသိုင်းအဝိုင်းများ၏ multi-omics ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာပြီး လွှမ်းခြုံနက်နဲမှု၊ ထောက်လှမ်းမှု နှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပြီးပြည့်စုံမှုတို့၌ ကြီးမားသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအလားအလာ ရှိနေသေးသည်။
01နမူနာကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်း။
လက်ရှိတွင်၊ metaproteomics နည်းပညာကို လူသားအဏုဇီဝ၊ မြေဆီလွှာ၊ အစားအစာ၊ သမုဒ္ဒရာ၊ တက်ကြွသော ကလစ်နှင့် အခြားနယ်ပယ်များတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ မျိုးစိတ်တစ်ခုတည်း၏ proteome ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ ရှုပ်ထွေးသောနမူနာများ၏ metaproteome ၏နမူနာကို ကြိုတင်ကုသခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုပိုများသည်။ အမှန်တကယ်နမူနာများတွင် အဏုဇီဝဖွဲ့စည်းမှုမှာ ရှုပ်ထွေးသည်၊ များပြားလှသော ဒိုင်းနမစ်အကွာအဝေးသည် ကြီးမားသည်၊ သေးငယ်သောဇီဝသက်ရှိများ၏ ဆဲလ်နံရံဖွဲ့စည်းပုံမှာ အလွန်ကွာခြားသည်၊ နမူနာများတွင် ပရိုတိန်းများနှင့် အခြားအညစ်အကြေးများ အများအပြားပါရှိသည်။ ထို့ကြောင့်၊ metaproteome ၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်၊ မတူညီသောနမူနာအမျိုးအစားများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် မတူညီသော microbial များကို ခွဲခြားခြင်း၊ ကြွယ်ဝစေခြင်း၊ ထုတ်ယူခြင်းနှင့် lysis အစီအစဉ်များကို ချမှတ်ရန်လိုအပ်ပါသည်။
မတူညီသောနမူနာများမှ microbial metaproteomes များကို ထုတ်ယူရာတွင် အချို့သော တူညီမှုများအပြင် အချို့သော ကွဲပြားမှုများ ရှိသည်၊ သို့သော် လက်ရှိတွင် မတူညီသော metaproteome နမူနာ အမျိုးအစားများအတွက် တစ်စုတစ်စည်းတည်း ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ် နည်းပါးနေပါသည်။
02Mass spectrometry ဒေတာရယူခြင်း။
သေနတ်ပစ်သေနတ်ပရိုတီအိုမီခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်၊ ကြိုတင်ပြုပြင်ပြီးနောက် peptide အရောအနှောကို ခရိုမာတိုဂရပ်ဖစ်ကော်လံတွင် ပိုင်းခြားလိုက်ပြီး အိုင်ယွန်ပြုပြီးနောက် ဒေတာရယူမှုအတွက် ဒြပ်ထုရောင်စဉ်မီတာသို့ ဝင်ရောက်သည်။ မျိုးစိတ်တစ်ခုတည်း ပရိုတင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့ပင်၊ macroproteome ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အစုလိုက်အပြုံလိုက် ဒေတာရယူမှုမုဒ်များတွင် DDA မုဒ်နှင့် DIA မုဒ်တို့ ပါဝင်သည်။
ဒြပ်ထု spectrometry တူရိယာများ၏ စဉ်ဆက်မပြတ် ထပ်လောင်းခြင်းနှင့် မွမ်းမံခြင်းများနှင့်အတူ၊ ပိုမိုမြင့်မားသော အာရုံခံနိုင်စွမ်းနှင့် ကြည်လင်ပြတ်သားမှုရှိသော ဒြပ်ထုတူရိယာများကို metaproteome သို့ အသုံးချပြီး metaproteome ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ လွှမ်းခြုံမှုအတိမ်အနက်ကိုလည်း စဉ်ဆက်မပြတ် မြှင့်တင်ထားသည်။ Orbitrap မှ ဦးဆောင်သော ရုပ်ထွက်အရည်အသွေးမြင့် ဒြပ်ထု spectrometry တူရိယာများကို metaproteome တွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုခဲ့သည်မှာ ကာလကြာမြင့်နေပြီဖြစ်သည်။
မူရင်းစာသား၏ ဇယား 1 တွင် နမူနာအမျိုးအစား၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းဗျူဟာ၊ အစုလိုက်အပြုံလိုက် တိုင်းတာမှု၊ ရယူမှုနည်းလမ်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆော့ဖ်ဝဲနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်မှု အရေအတွက်တို့၌ 2011 ခုနှစ်မှ လက်ရှိအချိန်အထိ metaproteomics ဆိုင်ရာ ကိုယ်စားလှယ်လေ့လာမှုအချို့ကို ပြသထားသည်။
03Mass spectrometry ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
3.1 DDA ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဗျူဟာ
3.1.1 ဒေတာဘေ့စ်ရှာဖွေမှု
၃.၁.၂ဒီနိုဗိုsequencing ဗျူဟာ
3.2 DIA ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဗျူဟာ
04 မျိုးစိတ် အမျိုးအစား ခွဲခြားခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ မှတ်ချက်
ကွဲပြားသောအစီအစဥ်အဆင့်များတွင် အဏုဇီဝအသိုင်းအဝိုင်းများ၏ဖွဲ့စည်းမှုသည် မိုက်ခရိုဇီဝသုတေသနတွင် အဓိကသုတေသနပြုသည့်နယ်ပယ်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ အဏုဇီဝအသိုင်းအဝိုင်းများ၏ဖွဲ့စည်းမှုကိုရရှိရန် ပရိုတိန်းအဆင့်၊ peptide အဆင့်နှင့် မျိုးဗီဇအဆင့်တွင် မျိုးစိတ်များကို မှတ်သားရန် မှတ်ချက်ရေးကိရိယာများ အတွဲလိုက်ကို တီထွင်ခဲ့သည်။
functional annotation ၏အနှစ်သာရမှာ ပစ်မှတ်ပရိုတင်းအစီအစဥ်ကို functional protein sequence database နှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန်ဖြစ်သည်။ GO၊ COG၊ KEGG၊ eggNOG စသည်ဖြင့် ကဲ့သို့သော မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ ဒေတာဘေ့စ်များကို အသုံးပြု၍ macroproteomes မှသတ်မှတ်ထားသော ပရိုတင်းများပေါ်တွင် မတူညီသော လုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ မှတ်ချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ မှတ်ချက်ရေးကိရိယာများတွင် Blast2GO၊ DAVID၊ KOBAS စသည်တို့ပါဝင်သည်။
05 အကျဉ်းချုပ်နှင့် Outlook
ရောဂါပိုးမွှားများသည် လူ့ကျန်းမာရေးနှင့် ရောဂါများအတွက် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ metaproteomics သည် အဏုဇီဝအသိုင်းအဝိုင်းများ၏လုပ်ဆောင်မှုကို လေ့လာရန် အရေးကြီးသောနည်းပညာဆိုင်ရာနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ metaproteomics ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု လုပ်ငန်းစဉ်သည် တစ်မျိုးတည်းသော ပရိုတီအိုမစ်များနှင့် ဆင်တူသော်လည်း metaproteomics ၏ သုတေသနအရာဝတ္တု၏ ရှုပ်ထွေးမှုကြောင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဆင့်တစ်ခုစီတွင် တိကျသော သုတေသနဗျူဟာများကို ကျင့်သုံးရန် လိုအပ်ပါသည်။ လက်ရှိတွင်၊ ကြိုတင်ကုသခြင်းနည်းလမ်းများ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာခြင်း၊ အစုလိုက်အပြုံလိုက် spectrometry နည်းပညာ၏ စဉ်ဆက်မပြတ်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် bioinformatics များ လျင်မြန်စွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာမှုကြောင့် metaproteomics သည် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ နက်နဲမှုနှင့် အသုံးချမှုနယ်ပယ်တွင် ကြီးမားသောတိုးတက်မှုကို ရရှိခဲ့ပါသည်။
macroproteome နမူနာများကို ကြိုတင်ကုသခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင်၊ နမူနာ၏သဘောသဘာဝကို ဦးစွာထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမည်။ ပတ်ဝန်းကျင်ဆဲလ်များနှင့် ပရိုတိန်းများမှ သေးငယ်သောဇီဝသက်ရှိများကို ခွဲခြားနည်းသည် macroproteomes များကို ရင်ဆိုင်နေရသော အဓိကစိန်ခေါ်မှုများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပြီး ခွဲထွက်မှုထိရောက်မှုနှင့် ရောဂါပိုးမွှားများဆုံးရှုံးမှုကြား ဟန်ချက်ညီမှုသည် ဖြေရှင်းရမည့်အရေးပေါ်ပြဿနာဖြစ်သည်။ ဒုတိယအနေဖြင့်၊ သေးငယ်သောဇီဝသက်ရှိများ၏ပရိုတင်းကိုထုတ်ယူခြင်းသည် မတူညီသောဘက်တီးရီးယားများ၏ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာကွဲလွဲမှုများကြောင့်ဖြစ်ရသည့်ကွာခြားချက်များကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည်ဖြစ်သည်။ ခြေရာခံအကွာအဝေးရှိ Macroproteome နမူနာများသည် တိကျသော ကြိုတင်ကုသမှုနည်းလမ်းများ လိုအပ်ပါသည်။
ဒြပ်ထု spectrometry တူရိယာများတွင်၊ ပင်မအစုလိုက်အပြုံလိုက် spectrometry တူရိယာများသည် LTQ-Orbitrap နှင့် Q Exactive ကဲ့သို့သော Orbitrap အစုလိုက်အပြုံလိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ်အခြေခံ၍ ဒြပ်ထုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှနေ၍ timsTOF Pro ကဲ့သို့ အစုလိုက်အပြုံလိုက် spectrometers သို့ ကူးပြောင်းသွားပါသည်။ . timsTOF စီးရီးတွင် အိုင်းယွန်းရွေ့လျားနိုင်မှုအတိုင်းအတာ အချက်အလက်ပါရှိသော တူရိယာများ သည် မြင့်မားသော ထောက်လှမ်းမှု တိကျမှု၊ ထောက်လှမ်းမှု ကန့်သတ်ချက် နည်းပါးပြီး ထပ်တလဲလဲ လုပ်ဆောင်နိုင်မှု ကောင်းမွန်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် မျိုးစိတ်တစ်ခုတည်း၏ proteome၊ metaproteome နှင့် metabolome ကဲ့သို့သော mass spectrometry detection လိုအပ်သည့် သုတေသနနယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် အရေးကြီးသော တူရိယာများဖြစ်လာသည်။ အချိန်ကြာမြင့်စွာ ဒြပ်ထု spectrometry တူရိယာများ၏ ဒိုင်းနမစ်အကွာအဝေးသည် metaproteome သုတေသန၏ ပရိုတိန်းလွှမ်းခြုံမှုအတိမ်အနက်ကို ကန့်သတ်ထားသည်ကို သတိပြုသင့်သည်။ အနာဂတ်တွင်၊ ပိုကြီးသော ဒိုင်းနမစ်အကွာအဝေးရှိသော ဒြပ်ထုထည်တူရိယာများသည် metaproteomes ရှိ ပရိုတိန်းခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၏ အာရုံခံနိုင်စွမ်းနှင့် တိကျမှုကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။
အစုလိုက်အပြုံလိုက် ဒေတာရယူခြင်းအတွက်၊ DIA ဒေတာရယူခြင်းမုဒ်ကို မျိုးစိတ်တစ်ခုတည်း၏ proteome တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်လက်ခံထားသော်လည်း လက်ရှိ macroproteome ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအများစုသည် DDA ဒေတာရယူမှုမုဒ်ကို အသုံးပြုဆဲဖြစ်သည်။ DIA data acquisition mode သည် နမူနာ၏ အပိုင်းပိုင်း အိုင်းယွန်း အချက်အလက်ကို အပြည့်အဝ ရယူနိုင်ပြီး DDA data acquisition mode နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ ၎င်းသည် macroproteome နမူနာ၏ peptide အချက်အလက်ကို အပြည့်အဝ ရရှိရန် အလားအလာ ရှိပါသည်။ သို့သော်၊ DIA ဒေတာ၏ မြင့်မားရှုပ်ထွေးမှုကြောင့် DIA macroproteome ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် အခက်အခဲများစွာနှင့် ရင်ဆိုင်နေကြရဆဲဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှု ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် DIA ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ တိကျမှုနှင့် ပြီးပြည့်စုံမှုကို တိုးတက်စေမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။
metaproteomics ၏ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်၊ အဓိကခြေလှမ်းများထဲမှတစ်ခုမှာပရိုတိန်းအစီအစဥ်ဒေတာဘေ့စ်တည်ဆောက်မှုဖြစ်သည်။ အူလမ်းကြောင်း သစ်ပင်ပန်းမန်များကဲ့သို့ ရေပန်းစားသော သုတေသနနယ်ပယ်အတွက်၊ IGC နှင့် HMP ကဲ့သို့သော အူလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာ အဏုဇီဝဒေတာဘေ့စ်များကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး ရလဒ်ကောင်းများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ခဲ့သည်။ အခြားသော metaproteomics ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအများစုအတွက်၊ အထိရောက်ဆုံး ဒေတာဘေ့စ်တည်ဆောက်မှုနည်းဗျူဟာသည် metagenomic sequencing ဒေတာအပေါ် အခြေခံထားသော နမူနာ-တိကျသော ပရိုတိန်းအစီအစဥ်ဒေတာဘေ့စ်ကို ထူထောင်ရန်ဖြစ်သည်။ မြင့်မားရှုပ်ထွေးပြီး ကြီးမားသော ရွေ့လျားနိုင်သောအကွာအဝေးရှိသော အဏုဇီဝအသိုက်အဝန်းနမူနာများအတွက်၊ ပေါများကြွယ်ဝသောမျိုးစိတ်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်မှုကို တိုးမြင့်ရန်အတွက် sequencing depth ကို တိုးမြှင့်ရန် လိုအပ်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် ပရိုတင်းအစီအစဥ်ဒေတာဘေ့စ်၏ လွှမ်းခြုံမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။ ဒေတာကို စီစစ်ခြင်း အားနည်းသောအခါ၊ အများသူငှာ ဒေတာဘေ့စ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ထပ်ခါထပ်ခါ ရှာဖွေမှုနည်းလမ်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ သို့သော်၊ ထပ်တလဲလဲရှာဖွေမှုသည် FDR အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုကို အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သောကြောင့် ရှာဖွေမှုရလဒ်များကို ဂရုတစိုက်စစ်ဆေးရန် လိုအပ်သည်။ ထို့အပြင်၊ metaproteomics ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် သမားရိုးကျ FDR အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုမော်ဒယ်များ၏ အသုံးချနိုင်မှုသည် စူးစမ်းရှာဖွေရကျိုးနပ်ဆဲဖြစ်သည်။ ရှာဖွေမှုနည်းဗျူဟာအရ၊ ပေါင်းစပ်ရောင်စဉ်တန်းစာကြည့်တိုက်ဗျူဟာသည် DIA metaproteomics ၏ လွှမ်းခြုံမှုအတိမ်အနက်ကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ နက်နဲသောသင်ယူမှုကိုအခြေခံ၍ ထုတ်လုပ်ထားသော ခန့်မှန်းရောင်စဉ်တန်းစာကြည့်တိုက်သည် DIA proteomics တွင် သာလွန်သောစွမ်းဆောင်ရည်ပြသခဲ့သည်။ သို့သော်၊ metaproteome ဒေတာဘေ့စ်များတွင် သန်းပေါင်းများစွာသော ပရိုတိန်းထည့်သွင်းမှုများ မကြာခဏ ပါ၀င်ပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော ရောင်စဉ်တန်းပြစာကြည့်တိုက်များ အများအပြားကို ဖြစ်ပေါ်စေကာ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များစွာကို စားသုံးကာ ရှာဖွေမှုနေရာများစွာကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ metaproteomes ရှိ ပရိုတိန်းအစီအစဥ်များကြား တူညီမှုသည် အလွန်ကွဲပြားသဖြင့် ရောင်စဉ်တန်းစာကြည့်တိုက် ခန့်မှန်းမှုပုံစံ၏ တိကျသေချာစေရန် ခက်ခဲစေသည်၊ ထို့ကြောင့် ခန့်မှန်းထားသော ရောင်စဉ်တန်းစာကြည့်တိုက်များကို metaproteomics တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးမပြုခဲ့ပါ။ ထို့အပြင်၊ ပရိုတိန်းအနုမာနနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ မှတ်ချက်ဗျူဟာအသစ်များသည် အလွန်အစီအစဥ်ဆင်တူသော ပရိုတင်းများ၏ metaproteomics ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးချရန် လိုအပ်ပါသည်။
အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရသော် ထွန်းသစ်စ microbiome သုတေသနနည်းပညာအနေဖြင့် metaproteomics နည်းပညာသည် သိသာထင်ရှားသော သုတေသနရလဒ်များကို ရရှိပြီး ကြီးမားသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အလားအလာများလည်း ရှိပါသည်။
စာတိုက်အချိန်- သြဂုတ်-၃၀-၂၀၂၄