ゴールデンヘイスタック（GH）：割り当て済みおよび未割り当てペプチドの定量精度を向上させるDIA-MSアルゴリズム

科学分野:

• プロテオミクス; 分析化学; バイオテクノロジー

背景:

• データ独立型取得液体質量分析（DIA-LC-MS）は、ペプチド定量のための強力な技術です。現在のアルゴリズムは、特に事前に割り当てられた配列を持たないペプチドの正確な定量において課題に直面しています。DIA-LC-MSデータから抽出される情報を最大化するために、アルゴリズムの改善が必要です。

研究 の 目的:

• DIA-LC-MSデータにおけるペプチド定量のための新しいアルゴリズムであるGoldenHaystack（GH）を紹介します。GHが配列の割り当てに関係なくペプチドを定量する能力を実証します。GHのパフォーマンスをDIA-NNなどの既存のDIA-MSアルゴリズムと比較します。

主な方法:

• GoldenHaystack（GH）は、すべてのサンプルにわたるMS2およびMS1イオンの多部集合マッチングを採用しています。ノイズを低減するために、MSイオンを分離してユニークな分析対象物定量可能シグネチャ（UAQS）に再グループ化します。GHはUAQSを定量し、定量後にFASTAファイルを使用してオプションでペプチドを同定します。

主要な成果:

• GHは、DIA-NNと比較して、FDR精度を向上させて既知のペプチドを定量および同定します。GHは、通常は割り当てられないペプチドの大部分（約75〜95％）を定量します。GHは、DIA-NNよりも40〜200倍、LC-MS取得よりも1〜10倍高速に実行され、大幅な速度向上が実証されています。

結論:

• GoldenHaystack（GH）は、DIA-LC-MSペプチド定量において大きな進歩をもたらします。GHは、割り当てられたペプチドと割り当てられていないペプチドの両方を正確に定量することにより、プロテオミクス解析を強化します。このアルゴリズムの速度と精度は、大規模なプロテオミクス研究にとって価値あるツールとなります。