质量推测序列估算器
利用 20 种标准氨基酸的平均残基质量,从目标质量估算大致的残基数;许多序列可共享同一质量。教育参考,不构成医疗建议。
序列分析
计算器输入项
这是一个数学与实验室参考工具。它不进行诊断、治疗或剂量推荐,也不构成医疗建议。
反向质量查询只接收一个质量,没有序列,并粗略估计一条这个质量的多肽会有多少个残基。它是为那种情形准备的:你手上有一个数字,想知道什么样的一种分子可能产生它。
这个估计使用二十种标准残基的平均残基质量,约 119 Da,然后做一次除法。它被刻意表述成有歧义的,因为质量并不能决定序列,假装它能就是不诚实。
用它来核查一个大小是否合理,而不要用它来鉴定任何东西。
为什么一个质量无法鉴定一条多肽
把一个质量反推成序列,是一个欠定的问题,而本页在做任何别的事情之前,值得先把这一点讲直:一个质量只是一个数字。一个序列是一串选择,每个残基一个选择。与任何一个特定实测质量相符的序列数量极其庞大,而再多的算术也不能把前者变成后者。因此本页返回的是对长度的估计,而不是一个候选分子;而一个长度所主张的东西,远比它待在一列数字里时显得的要弱。
这种歧义有两个彼此独立的来源,把它们分开会让整个问题更容易推理。第一个是顺序。同一多重集的每一种重排都有相同的质量,因为质量是一个和,而一个和不在乎各项以什么次序到达。所以即使组成以某种方式被完全钉死,序列本身仍然是不定的,而算术上再多的仔细也不会改变这一点。一条由十种不同残基组成的十残基链,共享同一个质量的排列超过三百万种,这还没把组成本身提出疑问。
第二个是组成。不同的残基多重集可以加到同一个质量上,而并不是同一个多重集,所以质量也不能把组成钉死。这两种歧义是相乘而不只是相加,因此可能性的空间不只是大,而是超出了任何单次质量测量所能告诉你的东西的界限。每一个看起来收窄了它的方法,都是加进了你提供的东西,或者在做猜测。这就是为什么任何数据库给出的匹配清单,都是质量没有排除掉的东西的清单,而不是它确立了的东西的清单;而这个区别通常被输出排列的样子弄模糊了。
平均残基质量对组成功了什么假定
这个估计完全建立在一个数字上:二十个平均残基质量的平均值,约为 118.9,而它不属于任何一条真实的多肽。减掉一条链所加的那一个水分子,再把余数除以那个平均值,就得到一个落在正确邻域里的长度。于是整个方法都建立在一个假定上,即组成是无偏的;而这正是真实多肽最常破坏的假定,因为其中许多是被有意富集了一两种残基的。估计本身没有任何东西能察觉它自己的失效,因为一条几乎全由甘氨酸构成的链和一条残基组成典型的链,会返回同一个长度,而它们实际的重量相差接近三倍。
它坏到什么程度,在两端比在中间更清楚。甘氨酸是最轻的残基,约 57.05,精氨酸是最重的,约 156.19,比值接近三。取目标 1000 Da,减去水分子再除以最重的残基,那么可能重到这个数目的最短链是六个残基。改除以最轻的那个,最长的是十七个。一个实测质量与从六到十七之间的任何长度都相容,而八这个估计落在该范围之内,却在其中得不到任何区分。
仅仅从一个数字就得到接近三倍的可能链长范围,这是问题本身的性质,而不是这个估计的缺陷,没有任何报告约定能改变它。 肽长度计算器 和 平均分子量计算器 这一对,才是真正把序列与长度连起来的工具,顺序如上;而 质量差计算器 适用于问题关乎加到一条链上或从一条链上失去的材料,而不是从一条链上读出的长度。把同一对页面朝相反方向运行,则是完全确定的,而正是这种不对称让本页成为一个假设的产生器,而不是一个问题的解答。
等质量残基与巧合的算术
歧义中有一部分比一般情形锋利得多,因为某些残基组合是精确地而不只是近似地共享同一个质量。亮氨酸和异亮氨酸是标准例子:两者的残基质量都是 113.08406,所以任何可达精度下的质量测量都无法把它们分开。两个甘氨酸是 114.04292,而天冬酰胺是 114.04293;丙氨酸加甘氨酸是 128.05857,而谷氨酰胺是 128.05858。这些是质量本身里的恒等,而不是更好的设备就能解决的取整巧合。任何含有亮氨酸的序列都有一个等质量的孪生序列,其中每一个亮氨酸都被换成异亮氨酸,它的单同位素质量与平均质量都完全相同。
这是关于这个问题为什么无法只从一个质量解决的最锋利的一种表述。一次毫无误差的精确质量测量,准确到仪器能报出的位数,仍然留下整族整族彼此无法分辨的序列。 单同位素质量计算器 会把它能给的那个精确数值给到它所能给的最大精度,而歧义仍然原样留在那里。更准确的仪器收窄容差、缩短清单,却从来没有把它减到只剩一项。能弥合这个差距的是另一种测量,而不是同一种测量更高的分辨率。
对任何正在读一份候选清单的人,后果是直接的。这样一份清单的顺序不是可能性排序,而第一项也不是答案。把一次质量吻合当成鉴定,意味着接受第一个对得上的东西,而这恰恰就是一个猜想的定义,只是装扮成了结果。人们之所以很容易这样做,正是因为一份长长的清单看起来像证据,而输出的任何一行都不会说不是这样;实际上那个顺序反映的是检索是怎么搭起来的,而不是关于样品的任何事情。
质量检索能确立什么,不能确立什么
那么一个质量有什么用?它能排除东西,而且便宜、立即。一条给定长度的链不可能具有落在其残基所能产生范围之外的质量,而一个远高于目标的质量会立刻与本页所给出的那段长度以下的任何估计相矛盾。它还能支持一个关于大小的假设,而这就是本页被造来做的事。除此以外它只是一个约束,而一个约束只有在其中加进某个独立的东西之后才成为证据。这是一件真正有用的工作,尽管听起来很有限,因为对大小抱着一个错误的预期,是比较容易犯下的错误之一,也是下游发现起来代价比较高的错误之一。
确立同一性需要第二个、独立的观测:一次酶解的碎片图谱,一个来自不同电离方式或不同衍生化的第二个质量,与已经确证过的标准品相比的保留时间,或者一次直接的序列测定。其中任何一项都能把一个质量变成真正的证据,而本站不做其中任何一项,本页也不做。当序列已经在你手上,你想知道自己该说它有多重时, 由序列求分子量指南 把那套算术朝真正确定的方向运行,而 单同位素质量与平均分子量对照指南 解释该先填哪一种约定。
本计算器的工作原理
平均残基质量是二十个表列平均残基质量的平均值,而每一条多肽在它的残基之和之上还要多加一个水分子。把一个目标质量除以平均残基质量,就得到一个残基数。
这个估计带着一个真实而无法避免的不确定度,大约正负 15 百分点,因为单个残基从甘氨酸的 57 Da 到精氨酸的 156 Da。对于一个给定质量,这意味着可能长度上接近三倍的浮动,这就是为什么答案会被取整并被标注出来。
公式
-
approximate residues = target mass / mean residue mass
- mean residue mass
- 约 118.9 Da,即二十种标准残基上的平均值
忽略末端那一个水分子,它在常见长度上对估计的影响不到 2 百分点,不值得为它再加一步。
完整算例
估算一条 1000 Da 多肽的长度
仅为算例。所选数字是为了便于核对运算过程,并不代表剂量、方案或任何建议。
已知
- 目标质量
- 1000 Da
- 平均残基质量
- 118.886 Da
- 相除
- 代入
- 1000 / 118.886
- 结果
- 8.4
- 取到最近的整数残基
- 代入
- round(8.41)
- 结果
- 8 residues
这说明了什么
大约八个残基,而真实的范围大约是七到十个,取决于组成。八个甘氨酸会给出 474 Da,八个精氨酸会给出 1268 Da,所以同一个目标质量与相当不同的分子都相容。这就是计算器所报告而不是所隐藏的那种歧义。
理解各项输入
- 观测质量 (Da)
- 你想据以估计长度的那个质量。
- 注意: 这应当是平均分子量,而不是单同位素质量。这里所用的平均残基质量是一个平均量,混用两种约定会让估计发生偏移。
理解各项输出
- 近似残基数
- 一个估算出来的残基数,取整到整数。它是一个数量级估计,而不是一次测定。
单位说明
- Mean residue mass
- 二十个平均残基质量的平均值,约 118.9 Da。并不是任何一条具体多肽会有的数值。
常见错误
- 把这个估计当成一次鉴定。一个质量与极其大量的序列相容,无法在这些序列之间作出区分。
- 忽略修饰。修饰很多的多肽比它的残基数所暗示的更重,而本页对修饰一无所知。
- 用它去核查一条被怀疑的序列。平均分子量计算器才做这件事,而且是从一条真实的序列出发去做。
重要局限
- 平均残基质量假定组成是无偏的,而几乎没有任何一条真实多肽符合这个假定。一条富赖氨酸或富甘氨酸的多肽会被严重误判。
- 末端修饰和链内修饰、糖基化、PEG 化以及各种盐型,对它一概不可见。
- 这种固有的歧义是问题本身的性质,而不是方法的局限。没有任何计算器能只从一个质量还原出一条序列。
常见问题
What does the mass to sequence estimator compute?
Given only a target mass, it estimates roughly how many amino acid residues a peptide of that mass might contain, using the mean residue mass across all 20 standard amino acids as a rough yardstick.
Does the mass to sequence estimator tell me the actual sequence?
No, and it deliberately does not try to. A given mass corresponds to many possible sequences, different orderings of the same composition, plus near-isobaric substitutions like leucine and isoleucine, so this calculator reports an approximate residue count and explicitly flags the ambiguity rather than implying a unique answer.
How is the mass to sequence estimate computed?
The calculator subtracts one water molecule, 18.01528 Da, from the target mass to get an estimated total residue mass, then divides by the mean average residue mass across all 20 standard amino acids, rounding to the nearest whole residue.
How do I use the mass to sequence estimator?
Enter the target mass in daltons. The calculator returns the mean residue mass used and the approximate residue count.
How accurate is the mass to sequence estimator?
It is intentionally an order of magnitude estimate. Real peptides vary widely in average residue mass depending on their actual composition, glycine residues are much lighter than tryptophan residues for example, so the true residue count for a given mass can differ meaningfully from this estimate.
What is the minimum mass the mass to sequence estimator accepts?
A mass greater than 18.02 Da, since that is approximately the mass of a single water molecule and any real peptide mass must exceed it.
When would I use the mass to sequence estimator?
When you only have a bare mass, for example from an unlabeled vial or an old note, and want a rough sense of how large a peptide it might correspond to, before doing further identification work.
Is the mass to sequence estimator free?
Yes. The reverse mass lookup calculator runs entirely in your browser.