Comparative Analysis of Data‐Driven Rescoring Platforms for Improved Peptide Identification in HeLa Digest Samples
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Mass spectrometry is a critical tool to understand complex changes in biological processes. Despite significant advances in search engine technology, many spectra remain unassigned. This research evaluates the performance of three rescoring platforms, Oktoberfest, MS 2 Rescore, and inSPIRE, using MaxQuant output. The results indicated a substantial increase in identifications at the peptide level (40%–53%) and PSM level (64%–67%). However, some peptides were lost due to limitations in processing posttranslational modifications (PTMs)—with up to 75% of lost peptides exhibiting PTMs. Each platform displayed distinct strengths and weaknesses. For instance, inSPIRE performed best in terms of peptide identifications and unique peptides, while MS 2 Rescore performed better for PSMs at higher FDR values. Differences in platform performance stemmed from different sources: original search engine feature selection, type of ion series predicted, retention time predictor, and PTMs compatibility. Overall, inSPIRE showed a superior ability to harness original search engine results. Taken all together, rescoring platforms clearly outperformed original search results; however, they demanded additional computation time (up to 77%) and manual adjustments. The findings here underline the necessity of integrating rescoring platforms into current proteomics pipelines but also address some challenges in their implementation and optimization. Future integrated platforms may help enhance adoption.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».