DigestR an open-source software tool for visualizing LC-MS proteomics data resulting from natural protein catabolism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protein catabolism is an essential biological function supported by every living organism. Although liquid chromatography mass spectrometry proteomics has advanced considerably over the past decade, protein catabolism in natural systems is still difficult to study. One reason for this is the lack of software tools designed specifically for decoding the complex mixtures of peptides that result from in vivo protein digestion. To address this, we developed DigestR, an open-source software tool designed specifically for the analysis of LC-MS proteomics data. DigestR allows users to visualize naturally occurring peptides and align them to a reference proteome at display them at either a proteome-wide and protein-specific level. These visualization tools allow users to track the patters of peptides occurring in natural systems and map naturally-occurring proteolytic cut sites. To demonstrate these functions, we used DigestR to analyze a mixture of peptides resulting from the in vitro digestion of human hemoglobin and bovine albumin with a cocktail of well characterized proteases. As expected, DigestR correctly identified both the proteins involved and the proteolytic cut sites produced by our protease cocktail. We then used DigestR to analyze the complex semi-ordered hemoglobin digestion pathway used by the malaria parasite Plasmodium falciparum. We show that DigestR successfully identified the proteolytic cut sites linked to the Plasmepsins, a protease known to be involved in hemoglobin digestion by the parasite. Collectively, these findings show that DigestR can be used to help visualize and interpret the complex mixtures of peptides occurring through in vivo protein catabolism. DigestR can be downloaded from www.lewisresearchgroup.org/software .
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,024 |
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 ».