Matching cross-linked peptide spectra: only as good as the worse identification

doi:10.1074/mcp.M113.034009

。2014年2月；13(2):420-34.

doi:10.1074/mcp。M113.034009。 Epub 2013年12月12日。

匹配交联肽光谱：仅与较差的识别效果一样好

迈克尔·J·特伦卡¹, 彼得·贝克, 菲利普·J·罗宾逊, A L伯林盖姆, 罗伯特·查克利

附属公司

PMID： 24335475
PMCID公司：项目经理3916644
内政部： 10.1074/mcp。M113.034009

匹配交联肽光谱：仅与较差的识别效果一样好

迈克尔·J·特伦卡等。分子细胞蛋白质组学。 2014年2月。

。2014年2月；13(2):420-34.

doi:10.1074/mcp。M113.034009。 Epub 2013年12月12日。

作者

迈克尔·J·特伦卡¹, 彼得·贝克, 菲利普·J·罗宾逊, A L伯林盖姆, 罗伯特·乔克利

附属

¹加利福尼亚大学旧金山分校药物化学系，加利福尼亚州旧金山，邮编94158；

PMID： 24335475
PMCID公司：项目经理3916644
内政部： 10.1074/mcp。M113.034009

摘要

化学交联质谱法通过用双功能试剂标记和识别共价修饰肽来识别蛋白质集合内的相互作用表面。这些产生的距离约束为装配的三维结构建模提供了强有力的手段。对大型蛋白质组装体产生的交联数据进行生物信息学分析具有挑战性，因为每个交联产品都包含两个共价连接的肽，每个肽都必须从潜在混杂物的复杂基质中正确识别。Protein Prospector通过一种互补的大规模修饰策略来解决这些问题，在该策略中，每个肽都是单独搜索和识别的。我们通过RNA聚合酶II的分析证明了这一策略。通过将交联数据与晶体结构进行比较以及使用诱饵数据库策略来评估错误发现率（FDR）。探索了对交联光谱的积极鉴定最有用的参数。我们发现，断裂光谱通常包含来自构成交联的两个肽之一的更多产物离子。因此，反映光谱匹配质量的指标对不太自信的肽提供了正确和错误匹配之间的最大区分能力。建立了支持向量机模型，以进一步改进交联肽点击的分类。此外，评估了肽通过常见酰化试剂片段交联以产生诊断性交联剂特异性离子的频率。成功鉴定交联肽产品的阈值取决于所研究样品的复杂性。Protein Prospector将可靠性评估的重点放在最不可信的肽上，在分析较大的复合物和数据库时，能够更好地控制结果的FDR。此外，当分别计算蛋白内和蛋白间结果的FDR阈值时，可以进一步提高自信识别的独特交联的数量。这些改进在两个先前发布的交联数据集上得到了证明。

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数字

**图1。**
**来自DSS交联的HCD产物离子在两组分肽之间分布不均匀。**Protein Prospector匹配的来自RNA pol II分析的3885个交联光谱匹配。A类，DSS交联结构说明最大Cα距离。B类，根据PDB:1WCM测量的Cα距离。K1350.Rpb1和K201.Rpb5之间的交联跨越14.0Å。C类，识别交联的示例光谱B类并说明了产物离子的来源。高度覆盖的肽（红色）得分为77.5，而较弱的肽匹配（蓝色）得分为16.3。分配给整个交联的总分为90.0。括号中的数字是“浏览”匹配的体量修改。不匹配的离子信号为黑色。对于该光谱，87.5%的TIC是匹配的。D类，更自信（红色）和不自信（蓝色）肽的单个肽分数分布。整体交联得分的分布以黑色显示。

**图2。**
**DSS交联裂解的键数在两组分肽之间分布不均。**Protein Prospector匹配的来自RNA pol II分析的3885个交联光谱匹配。A类相对于交联中的键数，得分较高的肽（红色）提供的裂解键是得分较低的肽（蓝色）的两倍。B类对于每个交联，肽1提供的裂解键是肽2的两倍（对数中值₂比率=1.0）。C类，每个肽内裂解的键百分比与肽长度成反比，在给定长度下，肽1裂解效率提高36%。D类在每个交联中，肽1的片段效率比肽2高35%（对数中值₂比率=0.44）。碎片数字百分比D类使用回归线的斜率校正肽长度C类。

**图3。**
**衍生自DSS和双（磺基琥珀酰亚胺）亚油酸交联试剂的交联特定产物离子的结构。**

**图4。**
**蛋白质浏览参数“得分差”是交联光谱匹配的最佳单一分类器。**DSS对RNA pol II的交叉链接导致2535个光谱与目标数据库相匹配，这也对应于晶体结构上可测量的Cα距离（蓝色）。从PDB:1WCM结构上所有可能的Lys-Lys距离集合中取样，为诱饵数据库（绿色）的5319次命中分配随机距离测量值。垂直线表示25Å，DSS的标称跨度。水平线表示一个分数阈值，该阈值可以正确分类92.5%的诱饵匹配。A类，基于XLScore的分类错误地分类了许多看似正确的交联标识（距离<25Å）。B类基于分数差的分类可以更好地区分目标和诱饵匹配，并减少明显的误判真阳性。

**图5。**
**RNA pol II的交联光谱示例(A类)高SVM决策值（6.8）和(B类)SVM决策值低（0.1）。**括号中的数字表示Protein Prospector确定的质量修饰，对应于互补肽加上交联桥。“score difference”参数是交联（黑色）和最佳得分线性肽线性命中的总得分之间的差异，在这两种情况下，该差异等于强肽的红色得分。中的光谱A类有42.1的高分差，但由于信号不匹配，仅匹配离子强度的58.3%。中的光谱B类具有较低的得分差异（5.8），但与离子强度的85.0%相匹配。SVM分类器将这两个参数结合起来，以挽救否则会被错误分类的命中。

**图6。**
**Protein Prospector（PP）（粉红色）和pLink（蓝色）之间的交联肽识别重叠。**蛋白质内匹配的鉴定有很高的重叠，尽管Protein Prospector报道了更多。蛋白质间交联的鉴定有一些重叠，但pLink报告的命中率远远高于Protein Prospector。

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