Feature-matching Pattern-based Support Vector Machines for Robust Peptide Mass Fingerprinting
Notice bibliographique
Résumé
Peptide mass fingerprinting, regardless of becoming complementary to tandem mass spectrometry for protein identification, is still the subject of in-depth study because of its higher sample throughput, higher level of specificity for single peptides and lower level of sensitivity to unexpected post-translational modifications compared with tandem mass spectrometry. In this study, we propose, implement and evaluate a uniform approach using support vector machines to incorporate individual concepts and conclusions for accurate PMF. We focus on the inherent attributes and critical issues of the theoretical spectrum (peptides), the experimental spectrum (peaks) and spectrum (masses) alignment. Eighty-one feature-matching patterns derived from cleavage type, uniqueness and variable masses of theoretical peptides together with the intensity rank of experimental peaks were proposed to characterize the matching profile of the peptide mass fingerprinting procedure. We developed a new strategy including the participation of matched peak intensity redistribution to handle shared peak intensities and 440 parameters were generated to digitalize each feature-matching pattern. A high performance for an evaluation data set of 137 items was finally achieved by the optimal multi-criteria support vector machines approach, with 491 final features out of a feature vector of 35,640 normalized features through cross training and validating a publicly available "gold standard" peptide mass fingerprinting data set of 1733 items. Compared with the Mascot, MS-Fit, ProFound and Aldente algorithms commonly used for MS-based protein identification, the feature-matching patterns algorithm has a greater ability to clearly separate correct identifications and random matches with the highest values for sensitivity (82%), precision (97%) and F1-measure (89%) of protein identification. Several conclusions reached via this research make general contributions to MS-based protein identification. Firstly, inherent attributes showed comparable or even greater robustness than other explicit. As an inherent attribute of an experimental spectrum, peak intensity should receive considerable attention during protein identification. Secondly, alignment between intense experimental peaks and properly digested, unique or non-modified theoretical peptides is very likely to occur in positive peptide mass fingerprinting. Finally, normalization by several types of harmonic factors, including missed cleavages and mass modification, can make important contributions to the performance of the procedure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».