NovoBoard: A Comprehensive Framework for Evaluating the False Discovery Rate and Accuracy of De Novo Peptide Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
De novo peptide sequencing is one of the most fundamental research areas in mass spectrometry-based proteomics. Many methods have often been evaluated using a couple of simple metrics that do not fully reflect their overall performance. Moreover, there has not been an established method to estimate the false discovery rate (FDR) of de novo peptide-spectrum matches. Here we propose NovoBoard, a comprehensive framework to evaluate the performance of de novo peptide-sequencing methods. The framework consists of diverse benchmark datasets (including tryptic, nontryptic, immunopeptidomics, and different species) and a standard set of accuracy metrics to evaluate the fragment ions, amino acids, and peptides of the de novo results. More importantly, a new approach is designed to evaluate de novo peptide-sequencing methods on target-decoy spectra and to estimate and validate their FDRs. Our FDR estimation provides valuable information to assess the reliability of new peptides identified by de novo sequencing tools, especially when no ground-truth information is available to evaluate their accuracy. The FDR estimation can also be used to evaluate the capability of de novo peptide sequencing tools to distinguish between de novo peptide-spectrum matches and random matches. Our results thoroughly reveal the strengths and weaknesses of different de novo peptide-sequencing methods and how their performances depend on specific applications and the types of data.
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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 | 0,052 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».