PTMs_Closed_Search: Múltiples modificaciones posteriores a la traducción Búsqueda cerrada usando espacio de búsqueda...

Área de la Ciencia:

• La proteómica es la proteómica.
• Biología computacional Biología computacional.
• La bioinformática es la bioinformática.

Sus antecedentes:

• Las búsquedas actuales de modificación post-traducional (PTM) en los datos de MS/MS utilizan algoritmos de búsqueda de modificación abierta (OMS) o de búsqueda cerrada (CS).
• OMS permite muchos PTM y desplazamientos de masa desconocidos, mientras que CS es más sensible pero limitado en el alcance de PTM.
• Existe la necesidad de métodos de identificación PTM más completos y sensibles.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un algoritmo de Python optimizado para la búsqueda automática y secuencial de PTM.
• Para mejorar la importancia de la estimación de la tasa de descubrimiento falso (FDR) para el análisis de PTM.
• Para mejorar la identificación de péptidos y la cobertura de proteínas en los datos de MS / MS.

Principales métodos:

• Se desarrolló un algoritmo optimizado de Python basado en el motor de búsqueda IdentiPy para la búsqueda automática secuencial de PTM.
• El algoritmo utiliza bases de datos públicas y listas de proteínas personalizadas para la anotación de PTM.
• Se implementó un cálculo de FDR modificado con aproximación de spline y propagación de errores para la filtración de datos.

Principales resultados:

• La tubería demostró resultados comparables a los métodos existentes para péptidos y proteínas no modificados.
• Se identificaron trece tipos diferentes de PTM péptidos, aumentando la cobertura relativa de proteínas.
• El método de filtración FDR basado en spline produjo un número superior de péptidos identificados en comparación con los cálculos de FDR separados.

Conclusiones:

• La tubería desarrollada ofrece una solución robusta para múltiples búsquedas de PTM en datos de MS / MS.
• Se puede emplear como una aplicación independiente o integrada en plataformas de análisis de datos existentes.
• El método mejora la precisión y la eficiencia de la identificación PTM.