TIMS<sup>2</sup>Rescore: A Data Dependent Acquisition-Parallel Accumulation and Serial Fragmentation-Optimized Data-Driven Rescoring Pipeline Based on MS<sup>2</sup>Rescore
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The high throughput analysis of proteins with mass spectrometry (MS) is highly valuable for understanding human biology, discovering disease biomarkers, identifying therapeutic targets, and exploring pathogen interactions. To achieve these goals, specialized proteomics subfields, including plasma proteomics, immunopeptidomics, and metaproteomics, must tackle specific analytical challenges, such as an increased identification ambiguity compared to routine proteomics experiments. Technical advancements in MS instrumentation can mitigate these issues by acquiring more discerning information at higher sensitivity levels. This is exemplified by the incorporation of ion mobility and parallel accumulation and serial fragmentation (PASEF) technologies in timsTOF instruments. In addition, AI-based bioinformatics solutions can help overcome ambiguity issues by integrating more data into the identification workflow. Here, we introduce TIMS 2 Rescore, a data-driven rescoring workflow optimized for DDA-PASEF data from timsTOF instruments. This platform includes new timsTOF MS 2 PIP spectrum prediction models and IM2Deep, a new deep learning-based peptide ion mobility predictor. Furthermore, to fully streamline data throughput, TIMS 2 Rescore directly accepts Bruker raw mass spectrometry data and search results from ProteoScape and many other search engines, including Sage and PEAKS. We showcase TIMS 2 Rescore performance on plasma proteomics, immunopeptidomics (HLA class I and II), and metaproteomics data sets. TIMS 2 Rescore is open-source and freely available at https://github.com/compomics/tims2rescore .
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».