High Sensitivity Crosslink Detection Coupled With Integrative Structure Modeling in the Mass Spec Studio
Notice bibliographique
Résumé
The Mass Spec Studio package was designed to support the extraction of hydrogen-deuterium exchange and covalent labeling data for a range of mass spectrometry (MS)-based workflows, to integrate with restraint-driven protein modeling activities. In this report, we present an extension of the underlying Studio framework and provide a plug-in for crosslink (XL) detection. To accommodate flexibility in XL methods and applications, while maintaining efficient data processing, the plug-in employs a peptide library reduction strategy via a presearch of the tandem-MS data. We demonstrate that prescoring linear unmodified peptide tags using a probabilistic approach substantially reduces search space by requiring both crosslinked peptides to generate sparse data attributable to their linear forms. The method demonstrates highly sensitive crosslink peptide identification with a low false positive rate. Integration with a Haddock plug-in provides a resource that can combine multiple sources of data for protein modeling activities. We generated a structural model of porcine transferrin bound to TbpB, a membrane-bound receptor essential for iron acquisition in Actinobacillus pleuropneumoniae Using mutational data and crosslinking restraints, we confirm the mechanism by which TbpB recognizes the iron-loaded form of transferrin, and note the requirement for disparate sources of restraint data for accurate model construction. The software plugin is freely available at www.msstudio.ca.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».