Machine learning approaches to refining post-translational modification predictions and protein identifications from tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Tandem mass spectrometry (MS/MS) is the dominant approach for large-scale peptide sequencing in high-throughput proteomic profiling studies. The computational analysis of MS/MS spectra involves the identification of peptides from experimental spectra, especially those with post-translational modifications (PTMs), as well as the inference of protein composition based on the putative identified peptides. In this thesis, we tackled two major challenges associated with an MS/MS analysis: 1) the refinement of PTM predictions from MS/MS spectra and 2) the inference of protein composition based on peptide predictions. We proposed two PTM prediction refinement algorithms, PTM-Clust and its Bayesian nonparametric extension iPTMClust, and a protein identification algorithm, pro-HAP, that is based on a novel two-layer hierarchical clustering approach that leverages prior knowledge about protein function. Individually, we show that our two PTM refinement algorithms outperform the state-of-the-art algorithms and our protein identification algorithm performs at par with the state of the art. Collectively, as a demonstration of our end-to-end MS/MS computational analysis of a human chromatin protein complex study, we show that our analysis pipeline can find high confidence putative novel protein complex members. Moreover, it can provide valuable insights into the formation and regulation of protein complexes by detailing the specificity of different PTMs for the members in each complex.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».