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Enregistrement W172564986

P105-T Peptide Sequence Validation using Retention Time Information

2007· article· en· W172564986 sur OpenAlexaboutno aff
Pavel Metalnikov, Adrian Pasculescu

Notice bibliographique

RevuePubMed Central · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeptideMascotChromatographyMass spectrometryRetention timeTrypsinProteomeChemistrySequence (biology)Analytical Chemistry (journal)Computer scienceBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing number of MS/MS spectra, generated by new mass spectrometers with fast scanning (LTQ, ThermoElectron, etc.), requires better and more robust spectra filtering. Retention time is one of the important peptide characteristics, but it is not used very often with the aim of peptide sequence validation. Here, we present an approach to filter Mascot (Matrixscience) search results on the basis of comparison of experimental retention times with predicted ones. Proteins were digested in-gel or in-solution with trypsin according to conventional protocols. Resulting peptide mixtures were analyzed on line with an LC-MS system (HP 1100 Nanoflow HPLC [Agilent] and LTQ Mass Spectrometer [ThermoElectron]). Peptides were separated on custom-packed 75-μm i.d., 10-cm-long PicoTip columns (New Objective) packed with 3.5-μm C18 beads (Pursuit, Varian). The column effluent was sprayed directly into the transfer tube of the mass spectrometer. The Sequence Specific Retention Calculator (http://hs2.proteome.ca/SSRCalc/SSRCalc.html) was used for calculation of peptide relative hydrophobicities. This program uses a refined model for determination of hydrophobicity, presented recently by Oleg Krokhin (University of Manitoba). Two columns are automatically added to the standard Mascot peptide summary page: scan number (reflecting retention time) and relative hydrophobicity. The plot of scan number vs. hydrophobicity is also created. The linear regression could be calculated with a subset of “good peptides” (having high Mascot score, e.g., >50). Based on this regression, predicted scan numbers could be identified. The rest of the peptides (with score <50) are tested, and sequences with scan numbers too far from predicted are rejected as false-positive hits. The algorithm was trained on standard digests such as BSA, and is now applicable to any LC-MS Mascot search results. Rejected hits were confirmed by manual inspection of MS/MS files. It appeared that this script is especially useful for validation of singly charged peptides, which often give fragmentation spectra of poor quality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
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