PTMs_Closed_Search: 翻訳後の複数の修正縮小された検索スペースと転送されたFDRを使用して閉鎖された検索

Yury Yu Strogov¹, Sergey A Spirin^2,3,4, Mark V Ivanov⁵

¹Faculty of Bioengineering and Bioinformatics, Lomonosov Moscow State University, Moscow 119991, Russia.

|February 20, 2026

まとめ

本研究は,MS/MSデータにおける翻訳後の改変 (PTM) 分析のための最適化されたPythonパイプラインを導入し,ペプチドの識別とタンパク質のカバーを改善します. 新しい方法は,より信頼性の高いPTM検出のために,偽発見率 (FDR) の推定を強化します.

科学分野:

プロテオミクスプロテオミクスは,プロテオミクスの
コンピュータ生物学コンピュータ生物学
バイオインフォマティックス

背景:

MS/MSデータにおける現在の翻訳後の修正 (PTM) の検索は,オープン修正検索 (OMS) またはクローズド検索 (CS) アルゴリズムを使用しています.
OMSは多くのPTMと未知の質量シフトを許容するが,CSはより敏感だが,PTMの範囲は限られている.
より包括的で敏感なPTM識別方法が必要である.

研究の目的:

自動化された,連続的なPTM検索のための最適化されたPythonアルゴリズムを開発する.
PTM分析のための誤発見率 (FDR) 推定の重要性を高めること.
MS/MSデータにおけるペプチドの識別とタンパク質のカバーを向上させるため.

主な方法:

IdentiPy検索エンジンに基づく最適化されたPythonアルゴリズムは,自動化された連続PTM検索のために開発されました.
このアルゴリズムは,PTM アノテーションのための公開データベースとカスタムタンパク質リストを使用しています.
データフィルタリングのために,スライン近似とエラープロパガンダによる修正されたFDR計算が実装されました.

主要な成果:

パイプラインでは,未修正ペプチドおよびタンパク質の既存の方法と比較可能な結果を示しました.
13種類の異なるペプチドPTMが特定され,相対的なタンパク質の範囲を拡大しました.
スプラインベースのFDR濾過法では,別々のFDR計算と比較して,より高い数の同定ペプチドが得られました.

結論:

開発されたパイプラインは,MS/MSデータにおける複数のPTM検索のための堅牢なソリューションを提供します.
スタンドアロンアプリケーションとして使用することも,既存のデータ分析プラットフォームに統合することもできます.
この方法は,PTMの識別の正確性と効率性を高めます.

キーワード:

アルゴリズムアルゴリズムクローズド・サーチ検索終了グループ固有のFDRです.翻訳後の修正である.

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