An algorithm for interpretation of low‐energy collision‐induced dissociation product ion spectra for <i>de novo</i> sequencing of peptides
Notice bibliographique
Résumé
An algorithm for interpretation of product ion spectra of peptides generated from ion trap mass spectrometry is developed for de novo amino acid sequencing of peptides for the purpose of protein identification. It is based on a multi-pass analysis of product ion data using a rigorous data extraction and sequence interpretation protocol in the initial pass. The extraction/interpretation algorithm becomes more relaxed in subsequent passes, considering more of the fragment ions, and potentially more sequence candidates. The possible peptide sequences generated by the algorithm are scored according to those sequences which best explain the fragment ion spectrum. These sequences are searched against a protein database using a BLAST search engine to find likely protein candidates. The method is also suitable for locating and determining protein modifications, and can be applied to de novo interpretation of peptide fragment ions in the tandem mass (MS/MS) spectrum produced from a mixture of two peptides having similar nominal mass, but different sequences. Using a known protein, bovine serum albumin, as an example, it is illustrated that this method is rapid and efficient for MS/MS spectral interpretation. This method combined with BLAST programs is then applied to search homologies and to generate information on post-translational modifications of an unknown protein isolated from shark cartilage that does not have a complete genome or proteome database.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,007 |
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 ».