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pTop:整体蛋白质上的规模化鉴定算法

孙瑞祥  罗兰  邬龙  曾文锋  迟浩  刘超  贺思敏  
【摘要】:目前,蛋白质鉴定广泛采用的方法是基于酶切肽段的串联质谱技术;最近五年多,高效的整体蛋白质分离技术和高分辨率的质谱技术的快速发展,使得研究人员开始采用基于整体蛋白质的串联质谱技术来鉴定蛋白质及其翻译后修饰[1,2]。相比于酶切肽段的质谱数据,整体蛋白质上的质谱数据可以提供更加丰富的生物学信息,如探究翻译后修饰之间的关联关系、定量关系等。然而,当前基于串联质谱数据的整体蛋白质鉴定软件还刚刚起步,面对蛋白质组规模上的高通量复杂质谱数据和多修饰鉴定仍然存在很多的问题,如母离子的质量校准问题、搜索效率低、搜索时间长的问题等等。本文基于在肽段鉴定搜索引擎pFind开发上的技术积累,开发了基于数据库搜索策略的整体蛋白质鉴定引擎pTop。在pTop中,我们首先开发了整体蛋白质质谱数据的预处理软件pParse TD,它利用机器学习的方法综合了蛋白质的多种特征来检测母离子,从而实现校准母离子质量和导出共洗脱的母离子。在pParseTD保障可以导出准确的母离子质量前提下,我们又实现了基于数据库搜索的高效鉴定引擎pTop,它通过先进的计算机算法,大量缩减了候选蛋白质变体的规模,从而实现了整体蛋白质及其翻译后修饰鉴定效率上的大幅提升。图1中的左图是在一组组蛋白数据集上[3]对比pParse TD与MS-Deconv[4]、Xtract[5]的预处理结果,右图是在三个数据集上对比了ProS ight、MS-Align+和pTop的处理时间(单位:分钟),从图中可看出,pParse TD提高了整体蛋白质的母离子精度,而pTop显著提升了搜索效率。

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