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Mistle: bringing spectral library predictions to metaproteomics with an efficient search index

  • Motivation: Deep learning has moved to the forefront of tandem mass spectrometry-driven proteomics and authentic prediction for peptide fragmentation is more feasible than ever. Still, at this point spectral prediction is mainly used to validate database search results or for confined search spaces. Fully predicted spectral libraries have not yet been efficiently adapted to large search space problems that often occur in metaproteomics or proteogenomics. Results: In this study, we showcase a workflow that uses Prosit for spectral library predictions on two common metaproteomes and implement an indexing and search algorithm, Mistle, to efficiently identify experimental mass spectra within the library. Hence, the workflow emulates a classic protein sequence database search with protein digestion but builds a searchable index from spectral predictions as an in-between step. We compare Mistle to popular search engines, both on a spectral and database search level, and provide evidenceMotivation: Deep learning has moved to the forefront of tandem mass spectrometry-driven proteomics and authentic prediction for peptide fragmentation is more feasible than ever. Still, at this point spectral prediction is mainly used to validate database search results or for confined search spaces. Fully predicted spectral libraries have not yet been efficiently adapted to large search space problems that often occur in metaproteomics or proteogenomics. Results: In this study, we showcase a workflow that uses Prosit for spectral library predictions on two common metaproteomes and implement an indexing and search algorithm, Mistle, to efficiently identify experimental mass spectra within the library. Hence, the workflow emulates a classic protein sequence database search with protein digestion but builds a searchable index from spectral predictions as an in-between step. We compare Mistle to popular search engines, both on a spectral and database search level, and provide evidence that this approach is more accurate than a database search using MSFragger. Mistle outperforms other spectral library search engines in terms of run time and proves to be extremely memory efficient with a 4- to 22-fold decrease in RAM usage. This makes Mistle universally applicable to large search spaces, e.g. covering comprehensive sequence databases of diverse microbiomes. Availability and implementation: Mistle is freely available on GitHub at https://github.com/BAMeScience/Mistle.zeige mehrzeige weniger

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Autor*innen:Yannek NowatzkyORCiD, Philipp Benner, K. ReinertORCiD, Thilo MuthORCiD
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Bioinformatics
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Organisationseinheit der BAM:VP Vizepräsident
VP Vizepräsident / VP.1 eScience
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:Oxford University Press
Verlagsort:Oxford, Great Britain
Jahrgang/Band:39
Ausgabe/Heft:6
Erste Seite:1
Letzte Seite:12
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:Algorithms; Mass spectrometry; Metaproteomics; Proteomics
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Chemie und Prozesstechnik
DOI:10.1093/bioinformatics/btad376
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-579373
ISSN:1367-4811
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:19.07.2023
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:19.07.2023
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
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