Application of the StrOligo algorithm for the automated structure assignment of complex N‐linked glycans from glycoproteins using tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Oligosaccharides associated with proteins are known to give these molecules specific conformations and functions. Analysis of proteins would not be complete without studying the glycans. However, high-throughput techniques in proteomics will soon overwhelm the current capacity of methods if no automation is incorporated into glycomics. New capabilities of the StrOligo algorithm introduced for this purpose (Ethier et al., Rapid Commun. Mass Spectrom., 2002; 16: 1743) will be discussed here. Experimental tandem mass spectra were acquired to test the algorithm using a hybrid quadrupole-time-of-flight (QqTOF) instrument with a matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) source. The samples were N-linked oligosaccharides from monoclonal antibody IgG, beta interferon and fetuin, detached by enzymatic deglycosylation and labeled at the reducing end. Improvements to the program were made in order to reduce the need for user intervention. StrOligo strips the spectra down to monoisotopic peaks only. The algorithm first builds a relationship tree, accounting for each observed loss of a monosaccharide moiety, and then analyzes the tree and proposes possible structures from combinations of adducts and fragment ion types. A score, which reflects agreement with experimental results, is then given to each proposed structure. The program then decides which combination is the best one and labels relevant peaks in the experimental mass spectrum using a modified nomenclature. The usefulness of the algorithm has been demonstrated by assigning structures to several glycans released from glycoproteins. The analysis was completed in less than 2 minutes for any glycan, which is a substantial improvement over manual interpretation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».