MetaLab Platform Enables Comprehensive DDA and DIA Metaproteomics Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metaproteomics studies the collective protein composition of complex microbial communities, providing insights into microbial roles in various environments. Despite its importance, metaproteomic data analysis is challenging due to the data’s large and heterogeneous nature. While Data-Independent Acquisition (DIA) mode enhances proteomics sensitivity, it traditionally requires Data-Dependent Acquisition (DDA) results to build the library for peptide identification. This paper introduces an updated version of MetaLab, a software solution that streamlines metaproteomic analysis by supporting both DDA and DIA modes across various mass spectrometry (MS) platforms, including Orbitrap and timsTOF. MetaLab’s key feature is its ability to perform DIA analysis without DDA results, allowing more experimental flexibility. It incorporates a deep learning strategy to train a neural network model, enhancing the accuracy and coverage of DIA results. Evaluations using diverse datasets demonstrate MetaLab’s robust performance in accuracy and sensitivity. Benchmarks from large-scale human gut microbiome studies show that MetaLab increases peptide identification by 2.7 times compared to conventional methods. MetaLab is a versatile tool that facilitates comprehensive and flexible metaproteomic data analysis, aiding researchers in exploring microbial communities’ functionality and dynamics.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».