OpenCustomDB: Integration of Unannotated Open Reading Frames and Genetic Variants to Generate More Comprehensive Customized Protein Databases
Notice bibliographique
Résumé
Proteomic diversity in biological samples can be characterized by mass spectrometry (MS)-based proteomics using customized protein databases generated from sets of transcripts previously detected by RNA-seq. This diversity has only been increased by the recent discovery that many translated alternative open reading frames rest unannotated at unsuspected locations of mRNAs and ncRNAs. These novel protein products, termed alternative proteins, have been left out of all previous custom database generation tools. Consequently, genetic variations that impact alternative open reading frames and variant peptides from their translated proteins are not detectable with current computational workflows. To fill this gap, we present OpenCustomDB, a bioinformatics tool that uses sample-specific RNaseq data to identify genomic variants in canonical and alternative open reading frames, allowing for more than one coding region per transcript. In a test reanalysis of a cohort of 16 patients with acute myeloid leukemia, 5666 peptides from alternative proteins were detected, including 201 variant peptides. We also observed that a significant fraction of peptide-spectrum matches previously assigned to peptides from canonical proteins got better scores when reassigned to peptides from alternative proteins. Custom protein libraries that include sample-specific sequence variations of all possible open reading frames are promising contributions to the development of proteomics and precision medicine. The raw and processed proteomics data presented in this study can be found in PRIDE repository with accession number PXD029240.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».