DeepNovo Peptidome一個(gè)新的肽組學(xué)專屬工作流程
基于質(zhì)譜的多肽組學(xué)已成為開發(fā)多肽疫苗和免疫療法的熱門方法。這一研究領(lǐng)域也導(dǎo)致了許多non-canonical多肽的發(fā)現(xiàn)，并改變了我們對基因組區(qū)域閱讀和翻譯的理解。在肽組學(xué)中，將正確的氨基酸序列分配到MS/MS譜圖是至關(guān)重要的，因?yàn)槊總�(gè)殘基的位置和鑒定結(jié)果直接影響多肽-蛋白質(zhì)的相互作用，并確定它是否是進(jìn)一步完成下游分析的優(yōu)質(zhì)候選。隨著多肽組學(xué)分析和免疫肽組分析的普及，迫切需要有一個(gè)軟件工具以準(zhǔn)確和直觀的方式有效地處理這類數(shù)據(jù)。
在多肽組學(xué)數(shù)據(jù)的質(zhì)譜分析中，PEAKS軟件已成為首選的數(shù)據(jù)分析解決方案，作為PEAKS Studio 11和PEAKS Online 11的一部分，我們提供了一個(gè)新的DeepNovo Peptidome的肽組學(xué)專屬工作流程。
核心功能
- 在工作流中整合了 de novo sequencing, 序列數(shù)據(jù)庫搜索和同源搜索
- 為多肽的de novo測序結(jié)果提供全局的FDR評估
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與大型HLA肽數(shù)據(jù)集的保留時(shí)間，碎片離子，離子遷移預(yù)測
以前，對于多肽的從頭測序結(jié)果，無法進(jìn)行FDR評估，因此通常用戶會(huì)選擇一個(gè)ALC的打分閾值來過濾低質(zhì)量的結(jié)果。而PEAKS創(chuàng)新性地通過將de novo序列添加到蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫并執(zhí)行第二輪數(shù)據(jù)庫搜索，估計(jì)FDR用于de novo肽以提高識別的準(zhǔn)確性。
DeepNovo 多肽組工作流提供了多肽的完整鑒定列表，可以根據(jù)它們的鑒定方法進(jìn)行篩選：數(shù)據(jù)庫搜索，同源性搜索(具有突變的肽)，或來自于從頭測序的結(jié)果。結(jié)果總結(jié)頁面中，用戶通過統(tǒng)計(jì)圖評估來自不同鑒定來源肽的保留時(shí)間與預(yù)測保留時(shí)間的相關(guān)性。
通過在結(jié)果列表中選擇任意特定的肽，可以將每個(gè)譜圖中碎片離子的m/z和強(qiáng)度值與預(yù)測的譜圖進(jìn)行比較。對于離子淌度數(shù)據(jù)，也預(yù)測了每個(gè)多肽的碰撞橫截面積(CCS)的值。
通過在結(jié)果列表中選擇任意特定的肽，可以將每個(gè)譜圖中碎片離子的m/z和強(qiáng)度值與預(yù)測的譜圖進(jìn)行比較。對于離子淌度數(shù)據(jù)，也預(yù)測了每個(gè)多肽的碰撞橫截面積(CCS)的值。
DeepNovo Peptidome工作流中添加了一種新的結(jié)果過濾方法，稱為可信氨基酸百分比（confident amino acid percentage， CAA%)，允許用戶評估肽譜中，支持這條肽段匹配的碎片離子的信號強(qiáng)度值高于指定閾值的氨基酸百分比。這增加了肽序列驗(yàn)證的可信度。最終的多肽列表可以直接輸出，用于下游分析，如結(jié)合親和力和免疫原性預(yù)測。
參考文獻(xiàn)
1. Tran NH, Qiao R, Xin L, Chen X, Liu C, Zhang X, Shan B, Ghodsi A, Li M. Deep learning enables de novo peptide sequencing from data-independent-acquisition mass spectrometry. Nature Methods. 16(1), 63-66. 20/12/2018.
2. Tran NH, Zhang X, Xin L, Shan B, Li M. De novo peptide sequencing by deep learning. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 114(29). 18/7/2017.
3. Xin, L., Qiao, R., Chen, X. et al. A streamlined platform for analyzing tera-scale DDA and DIA mass spectrometry data enables highly sensitive immunopeptidomics. Nat Commun 13, 3108 (2022).https://doi.org/10.1038/s41467-022-30867-7
2. Tran NH, Zhang X, Xin L, Shan B, Li M. De novo peptide sequencing by deep learning. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 114(29). 18/7/2017.
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