PEAKS DeepNovo多肽從頭測(cè)序多解決方案詳解
眾所周知，PEAKS被業(yè)界認(rèn)為是多肽從頭測(cè)序的金標(biāo)準(zhǔn)。為了進(jìn)一步推動(dòng)從頭測(cè)序技術(shù)的發(fā)展，2017年，BSI率先將深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入質(zhì)譜數(shù)據(jù)的多肽從頭測(cè)序中，并報(bào)道了其準(zhǔn)確性顯著提高[1,2]。這項(xiàng)技術(shù)的速度和準(zhǔn)確性自然驅(qū)動(dòng)了我們將DeepNovo整合到PEAKS的解決方案中。
作為從質(zhì)譜(MS)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)全新多肽的關(guān)鍵技術(shù)，DeepNovo提供了先進(jìn)的解決方案，并將進(jìn)一步推動(dòng)抗體測(cè)序和新抗原發(fā)現(xiàn)等研究。
主要特點(diǎn)
作為從質(zhì)譜(MS)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)全新多肽的關(guān)鍵技術(shù)，DeepNovo提供了先進(jìn)的解決方案，并將進(jìn)一步推動(dòng)抗體測(cè)序和新抗原發(fā)現(xiàn)等研究。
主要特點(diǎn)
- 整合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可在氨基酸水平和多肽水平上提高準(zhǔn)確度
- 利用GPU加速?gòu)念^測(cè)序
- 在不同的MS技術(shù)下，多肽從頭測(cè)序均得以提升
當(dāng)使用Bruker timsTOF SCP數(shù)據(jù)[3]進(jìn)行測(cè)試時(shí)，DeepNovo在氨基酸水平和肽水平上的準(zhǔn)確率分別比我們之前的PEAKS de novo算法高20.5%和16.6%(表1)。此外，使用ThermoFisher Orbitrap數(shù)據(jù)[4]也有顯著改善，在氨基酸和肽水平上的準(zhǔn)確率分別提高了5.5%和10.6%(表2)。
在本組測(cè)試中，我們比較了PEAKS DB，PEAKS de novo以及DeepNovo的多肽。我們比較多肽序列之間的交集，以及由PEAKS de novo 和DeepNovo的氨基酸的交集。PEAKS de novo 和DeepNovo大約有64% 以上的重疊。PEAKS DB的結(jié)果作為基準(zhǔn)，更重要的是與PEAKS de novo 相比，DeepNovo與PEAKS DB有更多的多肽是共同的。
為了利用DeepNovo建立新的肽得分閾值，我們使用timsTOF和Orbitrap數(shù)據(jù)比較了PEAKS de novo和DeepNovo結(jié)果之間的氨基酸準(zhǔn)確性和得分分布。在這兩種情況下，DeepNovo在得分閾值為55時(shí)，氨基酸水平上達(dá)到了~95%的準(zhǔn)確率，而在相同的得分截止值下，de novo肽在氨基酸預(yù)測(cè)方面的準(zhǔn)確率約為~80%。這些結(jié)果表明，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以提高多肽測(cè)序的準(zhǔn)確性。與此結(jié)果一致的是，我們對(duì)許多大型公共數(shù)據(jù)集和內(nèi)部數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)表明，在使用PEAKS de novo和DeepNovo(對(duì)于timsTOF數(shù)據(jù))時(shí)，要求多肽從頭測(cè)序氨基酸水平達(dá)到約95%準(zhǔn)確率時(shí)，對(duì)應(yīng)的得分閾值分別需要最低80分和55分。
Reference
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