Increased Dynamic Range of DDA-based label-free quantification using the CHIMERYS algorithm
Postery | 2022 | Thermo Fisher Scientific | ASMSInstrumentace
Metoda DDA (data-dependent acquisition) bez značení je klíčová pro kvantitativní proteomiku, avšak tradiční vyhledávací algoritmy často neidentifikují nízkoabundantní peptidy v komplexních směsích. Inteligentní algoritmus CHIMERYS zvyšuje rozsah dynamické kvantifikace a zlepšuje detekci peptidů ve smíšených spektrech.
Cílem práce bylo porovnat standardní Sequest HT workflow s inovativním CHIMERYS algoritmem v rámci Proteome Discoverer 3.0 a ověřit, zda kombinace více vyhledávacích nodů (CHIMERYS, Sequest HT s INFERYS Rescoring a MSPepSearch) dále posouvá hranici identifikací a kvantifikací peptidů a proteinů.
Studie byla provedena na směsi lidského a E. coli proteomu (0–200 ng E. coli na 1 µg celkové hmoty), analyzované na Orbitrap Eclipse Tribrid MS s FAIMS Pro. MS1 bylo snímáno při rozlišení 240 000, HCD MS/MS spektra sbírána v iontapové části (izolační okno 0,7 m/z, cyklus 1 s). Data zpracována v Proteome Discoverer 3.0 s Minora Feature Detector. Vyhodnoceny tři workflow:
CHIMERYS oproti Sequest HT přinesl o 19 % více unikátních peptidů a o 7 % více proteinů; PSMs se zvýšily až o 83 %. Kombinovaný třínodový přístup detekoval 10 045 proteinů a 144 709 unikátních peptidů. Algoritmus zvládá identifikovat více peptidů v jednom MS/MS spektru (až 6 PSMs na iontapová data) a zlepšuje rozšíření dynamického rozsahu, zejména u nízkoabundantních komponent.
Očekává se další nárůst identifikací při použití širšího izolačního okna (1,5 m/z) a delšího maxIT (15 ms) u iontapových dat. Možnosti integrace CHIMERYS s označovacími metodami (TMT, PTM screening) a nasazení v klinické proteomice či QA/QC průmyslových vzorků jsou velmi perspektivní.
CHIMERYS v rámci Proteome Discoverer 3.0 významně rozšiřuje dynamický rozsah DDA label-free kvantifikace a umožňuje detekovat více nízkoabundantních peptidů než tradiční vyhledávací algoritmy. Kombinace s Minora Feature Detector a dalšími vyhledávacími přístupy poskytuje robustní platformu pro pokročilou proteomickou analýzu.
1. INFERYS rescoring: Boosting peptide identifications and scoring confidence for database search results. Rapid Commun. Mass Spectrom., 2021, doi:10.1002/rcm.9128.
Software, LC/HRMS, LC/MS, LC/MS/MS, LC/Orbitrap
ZaměřeníProteomika
VýrobceThermo Fisher Scientific
Souhrn
Význam tématu
Metoda DDA (data-dependent acquisition) bez značení je klíčová pro kvantitativní proteomiku, avšak tradiční vyhledávací algoritmy často neidentifikují nízkoabundantní peptidy v komplexních směsích. Inteligentní algoritmus CHIMERYS zvyšuje rozsah dynamické kvantifikace a zlepšuje detekci peptidů ve smíšených spektrech.
Cíle a přehled studie / článku
Cílem práce bylo porovnat standardní Sequest HT workflow s inovativním CHIMERYS algoritmem v rámci Proteome Discoverer 3.0 a ověřit, zda kombinace více vyhledávacích nodů (CHIMERYS, Sequest HT s INFERYS Rescoring a MSPepSearch) dále posouvá hranici identifikací a kvantifikací peptidů a proteinů.
Použitá metodika a instrumentace
Studie byla provedena na směsi lidského a E. coli proteomu (0–200 ng E. coli na 1 µg celkové hmoty), analyzované na Orbitrap Eclipse Tribrid MS s FAIMS Pro. MS1 bylo snímáno při rozlišení 240 000, HCD MS/MS spektra sbírána v iontapové části (izolační okno 0,7 m/z, cyklus 1 s). Data zpracována v Proteome Discoverer 3.0 s Minora Feature Detector. Vyhodnoceny tři workflow:
- Sequest HT založené vyhledávání
- CHIMERYS s Top 20 Peaks Filter a inferys_2_1_fragmentation modelem
- Branched workflow: Sequest HT + INFERYS Rescoring + MSPepSearch
Hlavní výsledky a diskuse
CHIMERYS oproti Sequest HT přinesl o 19 % více unikátních peptidů a o 7 % více proteinů; PSMs se zvýšily až o 83 %. Kombinovaný třínodový přístup detekoval 10 045 proteinů a 144 709 unikátních peptidů. Algoritmus zvládá identifikovat více peptidů v jednom MS/MS spektru (až 6 PSMs na iontapová data) a zlepšuje rozšíření dynamického rozsahu, zejména u nízkoabundantních komponent.
Přínosy a praktické využití metody
- Výrazně vyšší počet identifikovaných a kvantifikovaných peptidů, zejména na dolním konci abundance
- Možnost přesného rozlišení směsí lidských a bakteriálních proteinů
- Zvýšení důvěryhodnosti label-free kvantifikace i při nižší hmotnostní rozlišovací schopnosti MS/MS
Budoucí trendy a možnosti využití
Očekává se další nárůst identifikací při použití širšího izolačního okna (1,5 m/z) a delšího maxIT (15 ms) u iontapových dat. Možnosti integrace CHIMERYS s označovacími metodami (TMT, PTM screening) a nasazení v klinické proteomice či QA/QC průmyslových vzorků jsou velmi perspektivní.
Závěr
CHIMERYS v rámci Proteome Discoverer 3.0 významně rozšiřuje dynamický rozsah DDA label-free kvantifikace a umožňuje detekovat více nízkoabundantních peptidů než tradiční vyhledávací algoritmy. Kombinace s Minora Feature Detector a dalšími vyhledávacími přístupy poskytuje robustní platformu pro pokročilou proteomickou analýzu.
Reference
1. INFERYS rescoring: Boosting peptide identifications and scoring confidence for database search results. Rapid Commun. Mass Spectrom., 2021, doi:10.1002/rcm.9128.
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.
Podobná PDF
Thermo Scientific Proteome Discoverer software
2022|Thermo Fisher Scientific|Brožury a specifikace
The intelligent protein informatics platform Thermo Scientific Proteome Discoverer software Transform proteomics mass spectrometry data into insights Thermo Scientific™ Proteome Discoverer™ software enables comprehensive proteomics data processing workflows empowered by artificial intelligence. • Powerful and flexible framework: Optimized analysis for…
Klíčová slova
inferys, inferysrescoring, rescoringdiscoverer, discovererproteome, proteomepsms, psmschimerys, chimerysworkflows, workflowspeptides, peptideslfq, lfqsearch, searchpeptide, peptidetmt, tmtsequest, sequestproteomics, proteomicsconsensus
CHIMERYS: An AI-Driven Leap Forward in Peptide Identification 
2021|Thermo Fisher Scientific|Postery
CHIMERYS: An AI-Driven Leap Forward in Peptide Identification Martin Frejno1; Daniel P Zolg1; Tobias Schmidt1; Siegfried Gessulat1; Michael Graber1; Florian Seefried1; Magnus Rathke-Kuhnert1; Samia Ben Fredj1; Shyamnath Premnadh1; Patroklos Samaras1, Kai Fritzemeier2; Frank Berg2; Waqas Nasir2; David Horn3; Bernard Delanghe2;…
Klíčová slova
chimerys, chimerysidentified, identifiedpsms, psmssequest, sequestfdr, fdrpeptides, peptidesentrapment, entrapmentchimeric, chimericsearch, searchprecdet, precdetspectra, spectraspectrum, spectrumproteins, proteinspercolator, percolatorhela
CHIMERYS: An AI-Driven Leap Forward in Peptide Identification
2021|Thermo Fisher Scientific|Postery
CHIMERYS: An AI-Driven Leap Forward in Peptide Identification Martin Frejno1; Daniel P Zolg1; Tobias Schmidt1; Siegfried Gessulat1; Michael Graber1; Florian Seefried1; Magnus Rathke-Kuhnert1; Samia Ben Fredj1; Shyamnath Premnadh1; Kai Fritzemeier2; Frank Berg2; Waqas Nasir2; David Horn3; Bernard Delanghe2; Christoph Henrich2;…
Klíčová slova
chimerys, chimerysidentified, identifiedpsms, psmssequest, sequestpeptides, peptideschimeric, chimericentrapment, entrapmentspectra, spectraspectrum, spectrumproteins, proteinspercolator, percolatorprotein, proteinprecursors, precursorssearch, searchcloud
New Method for Label-Free Quantification in the Proteome Discoverer Framework
2016|Thermo Fisher Scientific|Postery
values, or to be used as replicates to generate standard errors. Here we present a new workflow for untargeted label-free quantification using a new feature detection approach that provides the full suite of quantitative capabilities previously only available for isotopicallylabeled…
Klíčová slova
arabidopsis, arabidopsisproteins, proteinsquantification, quantificationfeature, featurelabel, labelspectral, spectralquantified, quantifiedminora, minorafree, freecounting, countingconsensus, consensusdiscoverer, discovererworkflow, workflowproteome, proteomepsms