The generating function of CID, ETD, and CID/ETD pairs of tandem mass spectra: applications to database search

doi:10.1074/mcp.M110.003731

.2010年12月；9(12):2840-52.

doi:10.1074/mcp。M10.003731。 Epub 2010年9月9日。

CID、ETD和CID/ETD串联质谱对的生成函数：在数据库搜索中的应用

桑塔·金¹, 尼古拉·米舍里科夫, 努诺·班德拉, J丹尼尔·纳瓦罗, 路易斯·威奇, 沙巴兹·穆罕默德, 阿尔伯特·J·R·赫克, 帕维尔·A·佩夫茨纳

附属公司

PMID： 20829449
预防性维修识别码：项目经理3101864
内政部： 10.1074/mcp。M10.003731型

CID、ETD和CID/ETD串联质谱对的生成函数：在数据库搜索中的应用

桑塔·金等。分子细胞蛋白质组学. 2010年12月.

.2010年12月；9(12):2840-52.

doi:10.1074/mcp。M10.003731。 Epub 2010年9月9日。

作者

桑塔·金¹, 尼古拉·米舍里科夫, 努诺·班德拉, J丹尼尔·纳瓦罗, 路易斯·威奇, 沙巴兹·穆罕默德, 阿尔伯特·J·R·赫克, 帕维尔·A·佩夫兹纳

附属

¹加利福尼亚大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系，美国加利福尼亚州拉霍亚市92093。

PMID： 20829449
预防性维修识别码：项目经理3101864
内政部： 10.1074/mcp。M10.003731型

摘要

最近出现的新质谱技术（例如，电子转移离解，ETD）和高通量实验中用于蛋白质消化的额外蛋白酶（例如Lys-N）的可用性提高，提出了设计新算法来解释产生的新型串联质谱（MS/MS）的挑战。传统的MS/MS数据库搜索算法，如SEQUEST和Mascot，最初是为胰蛋白酶肽的碰撞诱导解离（CID）而设计的，并且主要基于关于胰蛋白酶肽片段化的专家知识（而不是机器学习技术）来设计CID特异性评分函数。因此，这些算法的性能对于新的质谱技术或非传统肽来说是次优的。我们最近提出了胰蛋白酶肽CID光谱的生成函数方法（MS-GF）。在本研究中，我们扩展了MS-GF，从任何类型的注释MS/MS光谱（例如CID、ETD等）自动导出评分参数，并提出了一种基于MS-GF的新数据库搜索工具MS-GFDB。我们表明，MS-GFDA在ETD光谱或Lys-N消化的肽方面优于Mascot。例如，在ETD谱的情况下，与吉祥物相比，MS-GFDB鉴定的胰蛋白酶和Lys-N肽的数量增加了2.7倍和2.6倍。此外，即使在吉祥物经过十年的发展来分析胰蛋白酶肽的CID光谱之后，MS-GFDB（不是专门针对CID光谱或胰蛋白酶肽而设计的）仍然使肽识别数量比吉祥物增加了28%。最后，我们提出了一个统计框架，用于分析来自同一前体的多个光谱（例如CID/ETD光谱对），并将p值分配给肽谱匹配。

PubMed免责声明

数字

**图1。**
**计算第页单个光谱的MS-GF值。**给定串联质谱，MS-GF将光谱转换为PRM光谱（串联质谱的评分版本）。质量条件下PRM光谱的分数米表示导出光谱的肽包含质量前缀的对数似然比米。PRM谱中的负峰值代表质量，更可能代表不正确的前缀质量，而不是正确的前缀。PRM光谱中的此类负峰通常对应于实验光谱中的低强度或缺失峰。PRM谱用于计算任何肽相对于谱的MS-GF分数。然后，MS-GF使用生成函数方法计算所有肽相对于光谱的MS-GF分数直方图。最后，MS-GF计算第页作为直方图下面积的肽值，其MS-GF得分等于或大于肽的MS-GF分数。

**图2。**
**计算第页CID/ETD对的MS-GF值。**给定CID/ETD对，MS-GFDB将每个光谱转换为一个PRM光谱，并通过对具有相同质量的峰的分数求和来合并两个PRM谱。这个“求和”的PRM光谱用于生成所有肽和第页使用直方图计算值。

**图3。**
经鉴定的含有吉祥物和MS-GFDB的多肽数量(一)CID-Tryp和ETD-Tryp中的电荷2光谱(b条)CID-LysN和ETD-LysN中的电荷2光谱(*c（c）*)CID-Tryp和ETD-Tryp中的电荷3光谱(d日)CID-LysN和ETD-LysN中的电荷3光谱(*e（电子）*)CID-Tryp和ETD-Tryp中电荷大于等于4的光谱，以及(*（f）*)CID-LysN和ETD-LysN中电荷大于等于4的光谱。根据相应的肽水平FDR绘制肽识别数量。实心曲线代表MS-GFDB，虚线曲线代表吉祥物。绿色曲线表示CID，蓝色曲线表示ETD。吉祥物离子分数和MS-GFDB第页这些值用于计算FDR。分别计算前体电荷2、前体电荷3和前体电荷4及更大的光谱的FDR。在所有考虑的案例中，MS-GFDB表现优于吉祥物。

**图4。**
**四种离子类型的各种离子的概率(一)电荷2光谱和(b条)电荷3光谱（类似分析见（32））。**使用CID-Tryp-Confident、ETD-Tryp-Confident，CID-LysN-Confidente和ETD-LysN-Confilent中的光谱。对所有光谱进行过滤，以去除噪音峰，如下所示：给定质量峰*M（M）*，如果峰值在大小为100Da的窗口内的前六个峰值中，则我们保留该峰值*M（M）*前体离子（或电荷感应前体离子）及其衍生物也被过滤掉。彩色条表示概率(年轴）某类离子(x个轴）存在于滤波光谱中。每个数据集都有颜色编码。例如，由长度为10的肽生成的CID-Tryp-Confident中的电荷2光谱预计具有10–1（潜在裂解位点的数量）×0.76（y离子的概率）=6.8 y离子，而ETD-Tryp-Confident的电荷2谱预计只有9×0.26=2.3 y离子。在MS-GFDB中，概率超过0.15的所有离子类型都用于评分（参见补充1详细信息）。

**图5。**
**不同数据集的不同离子类型的秩分布：一，CID-尝试-自信；b条，CID-LysN-Confidential；*c（c）*，ETD-Tryp-Confident；和d日，ETD-LysN-信心。**只考虑了电荷二光谱，并过滤了所有光谱以去除前体离子（或电荷还原前体离子）及其衍生物。对于每个数据集，选择了10种概率最高的不同离子类型，以及给定等级的峰值概率(x个轴）是某种离子类型（彩色编码），绘制了秩为1到100的峰。黑色曲线（标记为未解释）表示10种选定离子类型中任何一种都无法解释的峰值。例如，对于CID-Tryp-Confident电荷2，排名最高的峰值代表概率为0.7的单电荷y离子、概率为0.1的双电荷y离子（y2）、概率为0.04的单电荷b离子等。概率为0.1，仍无法解释。

**图7。**
**维恩图(一)根据IPI-Human数据库在肽水平FDR 1%和(b条)根据诱饵数据库识别光谱对第页对应于肽水平FDR 1%或更低的值。**显示了肽的数量（括号中的光谱对数量）。灰色数字对应CID和ETD标识不一致的光谱对的数量（括号中的百分比）。

**图8。**
具有MS-GFDB CID/ETD的已识别肽的数量(一)CID-Tryp和ETD-Tryp中的电荷2光谱对(b条)CID-LysN和ETD-LysN中的电荷2光谱对(*c（c）*)在CID-Tryp和ETD-Tryp中充电3个光谱对(d日)CID-LysN和ETD-LysN中的电荷3光谱对(*e（电子）*)CID-Tryp和ETD-Tryp中大于等于4的电荷谱对，以及(*（f）*)CID-LysN和ETD-LysN中大于等于4的电荷谱对。还显示了带有MS-GFDB的已识别肽的数量，以供参考。根据相应的肽水平FDR绘制肽识别数量。分别计算前体电荷2、前体电荷3和前体电荷4及更大的光谱的FDR。红色曲线表示MS-GFDB CID/ETD，绿色曲线表示MS-GFDB CID，蓝色曲线表示MS-FFDB ETD。在所有考虑的案例中，MS-GFDB都优于MS-GFDB-CID和MS-GFDBETD。

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