Precise and accurate real-time de novo sequencing of timsTOF data with the Novor algorithm on the Bruker ProteoScape™ platform
Postery | 2023 | Bruker | ASMSInstrumentace
Real‐time de novo sekvenování peptidů na platformě timsTOF představuje klíčový přístup pro identifikaci netradičních a neočekávaných proteinových úseků, necitlivých na existující databáze. V oblastech jako imunopeptidomika či metaproteomika, kde se setkáváme s unikátními a vzácnými sekvencemi, umožňuje tento přístup odhalit nové peptidové struktury v reálném čase, čímž zkracuje analýzu a zvyšuje citlivost detekce.
Cílem studie bylo integrovat a optimalizovat algoritmus Novor vyvinutý společností Rapid Novor Inc. přímo do platformy Bruker ProteoScape™ (BPS) pro přístroje timsTOF. Autoři porovnali výkon integrované verze BPS Novor s předchozími verzemi Novor a konkurenčním softwarem („Software A“) na různých experimentech včetně smíšených vzorků lidských, kvasinkových a bakteriálních peptidů a imunopeptidomických dat.
Studie ukázala, že BPS Novor zlepšil správnou identifikaci aminokyselin o průměrných 5 % oproti konkurenčnímu softwaru A a o 11 % oproti nepřetrénované verzi Novor. Navíc zpracování spekter probíhalo až 20× rychleji, což umožňuje udržet krok s rychlostí akvizice PASEF. V imunopeptidomických datech (MHC třídy I) dosáhl BPS Novor vyšší přesnosti a rozpoznal složitější spektra než ostatní algoritmy. Výsledky jsou konzistentní napříč různými druhy organismů, což potvrzuje robustnost přístupu.
Očekává se další zdokonalování de novo algoritmů s využitím hlubokého učení pro predikci spektrálních fragmentů, lepší integrace s online rozhodovacími pracovními postupy a propojení s cloudovými platformami pro sdílení a hromadné učení z rozmanitých datasetů. Potenciál se otevírá také v jednovláknové a single‐cell proteomice, kde rychlé a přesné de novo sekvenování významně zvýší informační obsah analýz.
Integrace BPS Novor na platformě Bruker ProteoScape™ pro timsTOF přináší významné zrychlení a zvýšení přesnosti de novo sekvenování peptidů. Výsledná robustnost a univerzálnost potvrzují vhodnost použití v náročných aplikacích, zejména v imunopeptidomice a dalších oblastech nekanonální proteomiky.
Iontová mobilita, LC/MS, LC/HRMS, LC/MS/MS, LC/TOF
ZaměřeníProteomika
VýrobceBruker
Souhrn
Význam tématu
Real‐time de novo sekvenování peptidů na platformě timsTOF představuje klíčový přístup pro identifikaci netradičních a neočekávaných proteinových úseků, necitlivých na existující databáze. V oblastech jako imunopeptidomika či metaproteomika, kde se setkáváme s unikátními a vzácnými sekvencemi, umožňuje tento přístup odhalit nové peptidové struktury v reálném čase, čímž zkracuje analýzu a zvyšuje citlivost detekce.
Cíle a přehled studie
Cílem studie bylo integrovat a optimalizovat algoritmus Novor vyvinutý společností Rapid Novor Inc. přímo do platformy Bruker ProteoScape™ (BPS) pro přístroje timsTOF. Autoři porovnali výkon integrované verze BPS Novor s předchozími verzemi Novor a konkurenčním softwarem („Software A“) na různých experimentech včetně smíšených vzorků lidských, kvasinkových a bakteriálních peptidů a imunopeptidomických dat.
Použitá metodika a instrumentace
- Úprava a trénink algoritmu Novor na rozsáhlé sadě timsTOF dat (přes 1,78 milionu PSM) získaných funkcí PASEF.
- Sledované enzymatické štěpení: trypsin, GluC, pepsin, elastáza, chymotrypsin.
- Pro referenční pravdu použit ProLuCID-GPU vyhodnocený s DTASelect při 1% FDR.
- Offline srovnání pomocí MGF souborů a výpočet přesnosti a recall na úrovni aminokyselin a celých peptidů.
- Hlavní analytické přístroje: Bruker timsTOF s PASEF, platforma Bruker ProteoScape™.
Hlavní výsledky a diskuse
Studie ukázala, že BPS Novor zlepšil správnou identifikaci aminokyselin o průměrných 5 % oproti konkurenčnímu softwaru A a o 11 % oproti nepřetrénované verzi Novor. Navíc zpracování spekter probíhalo až 20× rychleji, což umožňuje udržet krok s rychlostí akvizice PASEF. V imunopeptidomických datech (MHC třídy I) dosáhl BPS Novor vyšší přesnosti a rozpoznal složitější spektra než ostatní algoritmy. Výsledky jsou konzistentní napříč různými druhy organismů, což potvrzuje robustnost přístupu.
Přínosy a praktické využití metody
- Schopnost „Run & Done“ real‐time analýzy bez nutnosti offline zpracování.
- Vysoká přesnost a rychlost ideální pro aplikace s nízkým pokrytím peptidů, například v imunopeptidomice.
- Možnost nasazení v metaproteomice, objevování neočekávaných post‐translačních modifikací, analýza biologických vzorků z prostředí.
Budoucí trendy a možnosti využití
Očekává se další zdokonalování de novo algoritmů s využitím hlubokého učení pro predikci spektrálních fragmentů, lepší integrace s online rozhodovacími pracovními postupy a propojení s cloudovými platformami pro sdílení a hromadné učení z rozmanitých datasetů. Potenciál se otevírá také v jednovláknové a single‐cell proteomice, kde rychlé a přesné de novo sekvenování významně zvýší informační obsah analýz.
Závěr
Integrace BPS Novor na platformě Bruker ProteoScape™ pro timsTOF přináší významné zrychlení a zvýšení přesnosti de novo sekvenování peptidů. Výsledná robustnost a univerzálnost potvrzují vhodnost použití v náročných aplikacích, zejména v imunopeptidomice a dalších oblastech nekanonální proteomiky.
Reference
- Xu T. et al. ProLuCID‐GPU for high‐throughput database searching. J. Proteome Res., 2015.
- Tabb D. L. et al. DTASelect: validation of shotgun proteomic workflows. Anal. Chem., 2002.
- Ma B. Novor: real‐time peptide de novo sequencing. J. Proteome Res., 2015.
- Prianichnikov N. et al. Mixed‐species timsTOF dataset PXD014777. Proteomics, 2020.
- Feola S. et al. MHC class I immunopeptidomics on timsTOF. Mol. Cell. Proteomics, 2021.
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.
Podobná PDF
A CCS-centric HLA-specific trained de novo module for precise and accurate real-time immunopeptide identification on the Bruker ProteoScape platform
2024|Bruker|Postery
US HUPO 2024, ABSTRACT 651 A CCS-centric HLA-specific trained de novo module for precise and accurate real-time immunopeptide identification on the Bruker ProteoScape platform Rui Zhang1; Qixin Liu1; Mingjie Xie1; Dennis Trede2; Tharan Srikumar3; Jonathan Krieger3; Bin Ma1; George Rosenberger4…
Klíčová slova
novor, novormhc, mhcbps, bpsrecall, recallcorrect, correctproteoscape, proteoscapenovo, novotimstof, timstofmodel, modelimmunopeptidomics, immunopeptidomicsscoring, scoringpeptide, peptidesequencing, sequencingprecision, precisionbruker
Real-time de novo sequencing of peptide antigens using Bruker ProteoScape™ for 'Run & Done' 4D-immunopeptidomics
2023|Bruker|Postery
ASMS 2023 - THP 378 Real-time de novo sequencing of peptide antigens using Bruker ProteoScape™ for 'Run & Done' 4D-immunopeptidomics A 5000 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 1Monash University, Clayton, Australia, 2Rapid Novor Inc., Kitchener,…
Klíčová slova
novor, novorbps, bpsproteoscape, proteoscapenovo, novochymo, chymoelastase, elastasehye, hyealgorithm, algorithmgluc, glucimmunopeptidomics, immunopeptidomicsbruker, brukerpepsin, pepsincorrect, correctreal, realrecall
Novor.ai – Increased precision and accuracy utilizing an AI model for de novo sequencing
2025|Bruker|Postery
ASMS 2025 – WP324 Novor.ai – Increased precision and accuracy utilizing an AI model for de novo sequencing 0.6 0.4 Precision 0.8 Precision 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0 0 0.8 0 1 0.2 0.4 1 0 0.8 0.4 0.2…
Klíčová slova
recall, recallcorrect, correctprecision, precisionnovor, novorpeptide, peptidemodel, modelprimally, primallyalgorithm, algorithmbps, bpscompute, computeminimally, minimallymhc, mhcsequence, sequencerefinement, refinementbelieve
Automated and faster library-free dia-PASEF analysis with a Spectronaut integrated workflow in ProteoScape
2024|Bruker|Postery
US HUPO 2024, ABSTRACT 663 Automated and faster library-free dia-PASEF analysis with a Spectronaut integrated workflow in ProteoScape Javier Lopez1, Sven Brehmer1, Grzegorz Skoraczynski2, Jose Abuin1, Tejas Gandhi2, Oliver Bernhardt2, Lukas Reiter2, Dennis Trede1, Jonathan Krieger3 and Tharan Srikumar3 1Bruker…
Klíčová slova
bps, bpsspectronaut, spectronautproteoscape, proteoscapeprocessing, processingpipeline, pipelinedataset, datasetstandalone, standalonedirectdia, directdiaphosphopeptides, phosphopeptidesacquisition, acquisitionpasef, pasefworkflows, workflowsdata, datadda, ddadia