Improvements to the percolator algorithm for Peptide identification from shotgun proteomics data sets

doi:10.1021/pr801109k

.2009年7月；8(7):3737-45.

doi:10.1021/pr801109k。

基于鸟枪蛋白质组数据集的肽识别逾渗算法的改进

玛丽娜·斯皮瓦克¹, 杰森·韦斯顿, 莱昂·博图, 卢卡斯·卡尔, 威廉·斯塔福德·诺布尔

附属公司

PMID： 19385687
预防性维修识别码： PMC2710313型
内政部： 10.1021/pr801109k

鸟枪蛋白质组学数据集肽鉴定渗滤器算法的改进

玛丽娜·斯皮瓦克等。蛋白组学研究杂志. 2009年7月.

.2009年7月；8(7):3737-45.

doi:10.1021/pr801109k。

作者

玛丽娜·斯皮瓦克¹, 杰森·韦斯顿, 莱昂·博图, 卢卡斯·卡尔, 威廉·斯塔福德·诺布尔

附属

¹NEC美国实验室，美国新泽西州普林斯顿08540。

PMID： 19385687
预防性维修识别码： PMC2710313型
内政部： 10.1021/pr801109k

摘要

Shotgun蛋白质组学结合数据库搜索软件可以在单个实验中识别大量肽。然而，一些现有的搜索算法，如SEQUEST，使用的评分函数主要用于识别给定光谱的最佳肽。因此，当比较跨光谱的鉴定时，SEQUEST评分函数Xcorr无法准确区分正确和不正确的肽鉴定。提出了几种机器学习方法来解决由此产生的区分正确和错误肽谱匹配（PSM）的分类任务。最近的一个例子是Percolator，它使用半监督学习和诱饵数据库搜索策略来学习区分由数据库搜索算法识别的正确和错误PSM。目前的工作描述了Percolator的三项改进。（1） Percolator的启发式优化被一个明确的目标函数取代，其选择背后有直观的原因。（2）使用可牵引的非线性模型代替线性模型，从而提高了原始Percolator的精度。（3）提出了一种Q秩法，用于在指定的Q值下直接优化已识别光谱的数目，从而获得进一步的增益。

PubMed免责声明

数字

**图1。损失函数的三种类型**
每个面板将损失绘制为真实和预测标签差异的函数。平方损失*L（左）*(*（f）*(x个),年) = (*（f）*(x个) −年)²通常用于回归问题，也用于分类[22]。铰链损失*L（左）*(*（f）*(x个),年)=最大值（0，1−伊夫(x个))作为支持向量机中零损失的凸近似[8]。乙状结肠丢失*L（左）*(*（f）*(x个),年) = 1/经验（1+*（f）*(x个))可能不太常用，但在例如[23，27]中进行了讨论。

**图2。损失函数的比较**
每个面板绘制酵母（A）训练集和（B）测试集的可接受PSM数量，作为问值阈值。每个系列对应于图1所示的三个损失函数中的一个，其中包括Percolator和SEQUEST系列用于比较。

图3。“切割”铰链损失会产生一种称为*斜坡损失*
使铰链损失具有零梯度*z（z）*=*年_我（f）*(x个) <秒对于某些选定值秒有效地生成了sigmoid函数的分段线性版本。

**图4。Percolator、直接分类和Q-ranker的比较**
该图将接受的PSM数量绘制为问酵母数据集的阈值。每个序列对应一个不同的排序算法，包括Percolator以及直接分类算法和Q-ranker的线性和非线性版本。非线性方法使用5个隐藏单元。

**图5。训练优化方法的比较（迭代与错误率）**
Q-ranker优化从训练过程中获得的直接优化的最佳结果开始，并继续进行300次迭代。这些结果在训练集上。请注意，对于每个问值选择，Q-ranker将训练误差提高到分类算法的最佳结果之上。

**图6。在四个数据集上比较肽营养素、Percolator和Q-ranker**
每个面板将可接受的目标PSM的数量绘制为问值。该系列对应于三种不同的算法，包括使用17个特征和37个特征的两种Q-ranker变体。

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