Spectra library assisted de novo peptide sequencing for HCD and ETD spectra pairs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: De novo peptide sequencing via tandem mass spectrometry (MS/MS) has been developed rapidly in recent years. With the use of spectra pairs from the same peptide under different fragmentation modes, performance of de novo sequencing is greatly improved. Currently, with large amount of spectra sequenced everyday, spectra libraries containing tens of thousands of annotated experimental MS/MS spectra become available. These libraries provide information of the spectra properties, thus have the potential to be used with de novo sequencing to improve its performance. RESULTS: In this study, an improved de novo sequencing method assisted with spectra library is proposed. It uses spectra libraries as training datasets and introduces significant scores of the features used in our previous de novo sequencing method for HCD and ETD spectra pairs. Two pairs of HCD and ETD spectral datasets were used to test the performance of the proposed method and our previous method. The results show that this proposed method achieves better sequencing accuracy with higher ranked correct sequences and less computational time. CONCLUSIONS: This paper proposed an advanced de novo sequencing method for HCD and ETD spectra pair and used information from spectra libraries and significant improved previous similar methods.
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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 ».