Automating variant peptide target selection to streamline proteogenomic assay development with Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The quantification of protein variants produced in cancer cells is valuable as it can provide important insights into the processes underlying tumorigenesis. Quantifying protein variants using targeted MS requires the development of one assay per variant/protein. The selection of a suitable surrogate peptide from a parent protein of interest is an important first step in assay development, but it is often highly laborious and becomes impractical when attempting to scale the production of these assays. To solve this issue, we developed a tool built in R to streamline the selection of ideal variant peptide targets for quantification. This pipeline generates variant peptide sequences from transcripts and mutations coded in the Human Genome Variation Society (HGVS) nomenclature for cDNA and proteins (HGVSc and HGVSp, respectively). The pipeline also evaluates peptides using various selection criteria for target suitability, including factors such as ease of synthesis, peptide uniqueness, proteotypicity, and peptide stability. Validation of this pipeline was done by predicting variant peptides from sequencing data in human cancer cell lines (MOLT-4, MCF-7, A549, CCRF-CEM, COLO-205, NCI-H226, NCI-H23, RPMI-8226, and T47D) and comparing this list to peptides observed experimentally using 4D deep proteomics experiments using offline high pH fractionation with LC-timsTOF. Of the predicted variant peptides, 2.3–16.6% were observed experimentally between the 9 cell lines. Additionally, this pipeline was used to develop QuaVaProt, an online knowledge base, by applying it to the vast list of mutations in the National Cancer Institute Genomic Data Commons (NCI-GDC) and Catalogue of Somatic Mutations in Cancer (COSMIC). QuaVaProt catalogues the mutations and predicted peptide variants, and many annotations for searching through a user-friendly interface. We note that while overview statistics are made available for both the NCI-GDC and COSMIC datasets, only the former is searchable in QuaVaProt at this time. By hosting 1,702,821 annotated variant peptides from the NCI-GDC dataset for searching, we hope that our work will help streamline the development of assays targeting variant proteins and be a valuable resource for the proteogenomics community
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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 ».