蛋白质组学与生物信息学杂志
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抽象的

使用蛋白质标准混合物通过质谱检测和推定鉴定肽的共识方法的优化

塔曼娜·苏丹娜、里克·乔丹、詹姆斯·里昂斯-韦勒

从蛋白质组质谱中正确识别复杂生物样品中的肽和蛋白质是生物信息学中的一个具有挑战性的问题。识别算法的敏感性和特异性取决于潜在的评分方法，有些更敏感，而另一些则更具体。对于高通量、自动化的肽鉴定，需要在灵敏度和特异性之间进行权衡以控制算法的性能。被称为“共识方法”的算法组合已被证明可以提供比单独算法更准确的结果。然而，由于算法的激增及其不同的内部设置，缺乏对个体方法和共识方法的相对性能的系统理解。我们对使用已知蛋白质混合物进行共识评分的各种方法进行了深入分析，并评估了根据三种不同搜索算法（Mascot、Sequest 和 X!Tandem）的共识生成的 2310 个设置的性能。我们的研究结果表明，Mascot、Seq uest 和 X!Tandem 的联合表现良好（考虑到总体准确性），并且使用 80-99.9% 蛋白质概率和/或最少 2 个肽和/或最少 0-50% 的方法就总体准确性而言，在所有测试的共识方法中，蛋白质鉴定的肽概率表现更好（平均）。结果还提出了方法选择策略，以提供对敏感性和特异性的直接控制。并评估了根据三种不同搜索算法（Mascot、Sequest 和 X!Tandem）的共识生成的 2310 个设置的性能。我们的研究结果表明，Mascot、Seq uest 和 X!Tandem 的联合表现良好（考虑到总体准确性），并且使用 80-99.9% 蛋白质概率和/或最少 2 个肽和/或最少 0-50% 的方法就总体准确性而言，在所有测试的共识方法中，蛋白质鉴定的肽概率表现更好（平均）。结果还提出了方法选择策略，以提供对敏感性和特异性的直接控制。并评估了根据三种不同搜索算法（Mascot、Sequest 和 X!Tandem）的共识生成的 2310 个设置的性能。我们的研究结果表明，Mascot、Seq uest 和 X!Tandem 的联合表现良好（考虑到总体准确性），并且使用 80-99.9% 蛋白质概率和/或最少 2 个肽和/或最少 0-50% 的方法就总体准确性而言，在所有测试的共识方法中，蛋白质鉴定的肽概率表现更好（平均）。结果还提出了方法选择策略，以提供对敏感性和特异性的直接控制。就整体准确性而言，在所有测试的共识方法中，用于蛋白质鉴定的 9% 蛋白质概率和/或最少 2 个肽和/或 0-50% 最小肽概率表现更好（平均）。结果还提出了方法选择策略，以提供对敏感性和特异性的直接控制。就整体准确性而言，在所有测试的共识方法中，用于蛋白质鉴定的 9% 蛋白质概率和/或最少 2 个肽和/或 0-50% 最小肽概率表现更好（平均）。结果还提出了方法选择策略，以提供对敏感性和特异性的直接控制。