Non-parametric Bayesian approach to post-translational modification refinement of predictions from tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Tandem mass spectrometry (MS/MS) is a dominant approach for large-scale high-throughput post-translational modification (PTM) profiling. Although current state-of-the-art blind PTM spectral analysis algorithms can predict thousands of modified peptides (PTM predictions) in an MS/MS experiment, a significant percentage of these predictions have inaccurate modification mass estimates and false modification site assignments. This problem can be addressed by post-processing the PTM predictions with a PTM refinement algorithm. We developed a novel PTM refinement algorithm, iPTMClust, which extends a recently introduced PTM refinement algorithm PTMClust and uses a non-parametric Bayesian model to better account for uncertainties in the quantity and identity of PTMs in the input data. The use of this new modeling approach enables iPTMClust to provide a confidence score per modification site that allows fine-tuning and interpreting resulting PTM predictions. RESULTS: The primary goal behind iPTMClust is to improve the quality of the PTM predictions. First, to demonstrate that iPTMClust produces sensible and accurate cluster assignments, we compare it with k-means clustering, mixtures of Gaussians (MOG) and PTMClust on a synthetically generated PTM dataset. Second, in two separate benchmark experiments using PTM data taken from a phosphopeptide and a yeast proteome study, we show that iPTMClust outperforms state-of-the-art PTM prediction and refinement algorithms, including PTMClust. Finally, we illustrate the general applicability of our new approach on a set of human chromatin protein complex data, where we are able to identify putative novel modified peptides and modification sites that may be involved in the formation and regulation of protein complexes. Our method facilitates accurate PTM profiling, which is an important step in understanding the mechanisms behind many biological processes and should be an integral part of any proteomic study. AVAILABILITY: Our algorithm is implemented in Java and is freely available for academic use from http://genes.toronto.edu. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».