- 测量超过一百万碰撞截面(CCS)从whole-proteome消化5生物困离子迁移谱法(蒂姆斯)和并行accumulation-serial碎片(PASEF)在几个timsTOF Pro系统
- 大规模CCS数据从360年LC-TIMS-MS / MS运行,处理MaxQuant
- CCS对齐,在复制347885肽CCS值测量,平均变异系数(CV) 0.4%;强调良好的再现性的商旅CCS在更长时间的和在仪器
- 精度(CV < 1%)的CCS足够的深度递归神经网络训练数据,准确地预测仅仅基于CCS值proteogenomic肽序列(R > 0.99)
- 利用深度学习,CCS值现在可以预测多肽和生物,形成先进的4 d蛋白质组学基础蒂姆斯/ PASEF工作流,充分利用额外的肽CCS的信息
慕尼黑——(业务线)力量公司(纳斯达克:电流断路器)今天宣布一个开创性论文组的教授马提亚曼和费边泰斯在《华尔街日报》自然通讯标题的深度学习的碰撞截面肽宇宙从一百万年实验值的Florian Meier et al。(doi.org/10.1038/s41467 - 021 - 21352 - 8)1。
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图1:大规模肽碰撞截面(CCS)测量蒂姆和PASEF。从“深度学习的碰撞截面肽宇宙从一百万年实验值”。(一)工作流通过消化,从提取全细胞蛋白质组分离,色谱分离的分数。的TIMS-quadrupole TOF质谱仪在PASEF运营模式。(b)概述CCS数据集的研究有机体。(c)肽c端氨基酸的频率。(d)多肽n端氨基酸的频率。(e)分布559979个不同的数据点,包括修改序列和充电状态,在CCS和m / z空间颜色由电荷状态。密度分布对m / z和CCS预计顶部和右轴,分别。源数据作为源数据文件提供。 (Graphic: Business Wire)
的自然通讯介绍CCS值衡量timsTOF职业作为一个本质上的内在属性肽离子,这可以用来提高信心在肽和蛋白质组在4 d猎枪蛋白质组学鉴定。自质量spectrometry-based蛋白质组学依赖于准确的获得光谱匹配对数据库的蛋白质序列,准确的CCS值提供缩小候选人名单。这是必不可少的灵敏度高蛋白质组学,低水平的信号肽需要准确测量在一个复杂的混合物,例如在血浆蛋白质组学,peptidomics, immunopeptidomics或宏蛋白质组学。
出版总结马提亚曼教授领导的合作研究工作,拥有双重约会Martinsried马克斯普朗克研究所的生物化学,德国和诺和诺德基金会蛋白质研究中心在丹麦哥本哈根大学,一起群费边泰斯教授,他也拥有任命双重亥姆霍兹慕尼黑中心的德国环境与健康研究中心,在数学系涂慕尼黑在德国。
作者Florian迈耶博士,在功能蛋白质组学助理教授现在在德国耶拿大学医院,说:“肽CCS的规模和精度从timsTOF职业价值观在我们的数据是足够的训练我们的深度学习模型准确地预测CCS值仅基于肽序列。氨基酸之间的这种联系中包含一个肽序列及其测量CCS有着巨大的潜力,增加蛋白质鉴定的信心。自从CCS值是完全由他们的线性肽氨基酸序列,他们应该预测精度高和我们的深度学习模型准确地预测CCS值甚至对以前未被注意的肽。我们获得的数据从whole-proteome消化5生物,导致超过二百万CCS的测量值,其中包括约500000独特的多肽,是迄今为止最全面的CCS数据集。”
马提亚曼教授补充道:“源代码公开,以便进一步发展可以加速训练和宇宙人类肽的预测模型。从概念上讲,我们的CCS模型可以使dia-PASEF更快和更便宜的通过减少努力生成库。此外,预测CCS值应该允许社区图书馆的使用,如锅人类图书馆,10000多个人类蛋白质的存储库,针对蛋白质组学”。
费边赛思教授说:“深度学习,尤其是使用递归神经网络预测需要大量的样本,所以我很高兴当马提亚走近我,我们共同能够预测和插入的生化性质肽仅基于序列。我个人喜欢的事实,我们也可能转嫁CCS值对于许多从未测量肽”。
副总裁Gary Kruppa博士力量蛋白质组学,评论道:“这篇论文展示了准确TIMS-PASEF CCS值方法的巨大潜力在无偏,深4 d蛋白质组学。证明健壮性、更高的吞吐量和超高的灵敏度timsTOF平台是非常适合转化研究。大规模肽CCS值提供了基本的优势在蛋白质鉴定和定量的信心在大型队列研究的生物标志物研究。此外,CCS的好处值提高鉴定的信心也适用于其他multiomics timsTOF工作流、代谢组学等lipidomics和作者。这些都是激动人心的时刻为我们的快速增长timsTOF用户社区。”
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1迈耶,F。菲尔特,科勒Brunner,广告。et al。深度学习的碰撞截面肽宇宙从一百万年实验值。Nat Commun1185 (2021)。https://doi.org/10.1038/s41467 - 021 - 21352 - 8
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