Proteome Analysis by Mass Spectromety

Detalles

30/09/2024
04/10/2024

La actividad se centrará en la formación en tecnologías de vanguardia. Con un fomato teórico-práctico, el curso tiene como objetivo instruir a estudiantes de posgrado y jóvenes científicos en proteómica basada en espectrometría de masas y sus aplicaciones.

Los participantes adquirirán experiencia en los diferentes pasos del flujo de trabajo de la proteómica: desde la preparación de muestras hasta la adquisición y análisis de datos. Durante el curso los estudiantes tendrán la posibilidad de discutir sus propios proyectos con referentes mundiales en el campo de la proteómica, a través de sesiones de debate y pósters.

Uno de los principales obstáculos para la incorporación de la proteómica en la actividad investigadora de los estudiantes es el desafío asociado a la interpretación de grandes conjuntos de datos proteómicos. Por este motivo, se pondrá énfasis en el uso personalizado de herramientas bioinformáticas de libre acceso para la proteómica cuantitativa.

Programa

• Mass spectrometry (MS) in protein analysis; mass spectrometers: different types of ionization and analyzers;
• Interpreting mass spectra; MS basic parameters: sensitivity, resolution, mass
accuracy, dynamic range;
• Mass spectrometry-based proteomics: bottom-up, top-down proteomics, targeted proteomics. Data-dependent and independent acquisition;
• Sample preparation for MS-based proteomics;
• Identification of proteins in databases, search engines/False  Discovery Rate/redundancy in databases;
• Quantitative proteomics, label-free and label-based;
• Crosslinking Mass Spectrometry & Interactomics; Rosario DURAN 5 / 11PNC2\100036
• Examples of Applications of Proteomics: venomics, mechanisms of drug action,
study of antibiotic-resistant bacteria, proximity labeling proteomics, etc.
The hands-on practical course will cover the following steps, and will include tips and hints on experimental proteomics laboratory protocols:
• Sample preparation for proteomic analysis.
• Nano LC MS/MS analysis of complex protein mixtures.
• Data analysis (data obtained during the course, provided by organizers, or student’s own data). Each student will perform data analysis individually.
• Comparative proteomics, label-free quantitative proteomics.
• Data validation, advantages and limitations of different search algorithms, FDR, etc.

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