MANTI: Automated Annotation of Protein N-Termini for Rapid Interpretation of N-Terminome Data Sets
Notice bibliographique
Résumé
Site-specific proteolytic processing is an important, irreversible post-translational protein modification with implications in many diseases. Enrichment of protein N-terminal peptides followed by mass spectrometry-based identification and quantification enables proteome-wide characterization of proteolytic processes and protease substrates but is challenged by the lack of specific annotation tools. A common problem is, for example, ambiguous matches of identified peptides to multiple protein entries in the databases used for identification. We developed MaxQuant Advanced N-termini Interpreter (MANTI), a standalone Perl software with an optional graphical user interface that validates and annotates N-terminal peptides identified by database searches with the popular MaxQuant software package by integrating information from multiple data sources. MANTI utilizes diverse annotation information in a multistep decision process to assign a conservative preferred protein entry for each N-terminal peptide, enabling automated classification according to the likely origin and determines significant changes in N-terminal peptide abundance. Auxiliary R scripts included in the software package summarize and visualize key aspects of the data. To showcase the utility of MANTI, we generated two large-scale TAILS N-terminome data sets from two different animal models of chemically and genetically induced kidney disease, puromycin adenonucleoside-treated rats (PAN), and heterozygous Wilms Tumor protein 1 mice (WT1). MANTI enabled rapid validation and autonomous annotation of >10 000 identified terminal peptides, revealing novel proteolytic proteoforms in 905 and 644 proteins, respectively. Quantitative analysis indicated that proteolytic activities with similar sequence specificity are involved in the pathogenesis of kidney injury and proteinuria in both models, whereas coagulation processes and complement activation were specifically induced after chemical injury.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 ».