化學:聚類是照亮黑暗蛋白質組的關鍵!

化學:聚類是照亮黑暗蛋白質組的關鍵!

化學:聚類是照亮黑暗蛋白質組的關鍵!

大多數質譜研究試圖識別肽譜匹配(PSM)並經常忽略譜譜匹配(SSM),特別是如果沒有建立這些SSM的PSM。然而,當未識別相應的肽時,SSM也是有用的,因為它們允許研究人員交叉參考由不同研究人員生成的光譜並查詢針對單個儲存庫生成的所有光譜。光譜庫本質上是PSM的數據庫,而光譜檔案是PSM和SSM的數據庫。儘管PSM的構建(通過串聯質譜數據庫搜索)是一個經過充分研究的主題,但構建所有SSM代表了一個令人生畏的聚類問題。該圖揭示了相似性,並突出了光譜庫和光譜檔案的結構(左)和使用(右)之間的差異。通過存檔,研究人員首先進行聚類,然後針對蛋白質數據庫搜索聚類以生成肽聚類匹配(PCM)。反過來,這些PCM傳播到所識別的簇中的所有光譜以生成PSM。利用該庫,研究人員首先針對蛋白質數據庫搜索光譜以生成PSM,對應於相同肽的PSM組,並最終將策劃的共有PSM沉積在光譜庫中。然後,光譜庫可用於識別來自新光譜數據集的光譜。這些PCM傳播到所識別的簇中的所有光譜以生成PSM。利用該庫,研究人員首先針對蛋白質數據庫搜索光譜以生成PSM,對應於相同肽的PSM組,並最終將策劃的共有PSM沉積在光譜庫中。然後,光譜庫可用於識別來自新光譜數據集的光譜。這些PCM傳播到所識別的簇中的所有光譜以生成PSM。利用該庫,研究人員首先針對蛋白質數據庫搜索光譜以生成PSM,對應於相同肽的PSM組,並最終將策劃的共有PSM沉積在光譜庫中。然後,光譜庫可用於識別來自新光譜數據集的光譜。

一種組織以前未使用的蛋白質組學研究質譜的新方法,使科學家能夠利用這些光譜獲得更多有關各種生物體蛋白質的信息。來自加利福尼亞大學聖地亞哥分校和太平洋西北國家實驗室的科學家們在2001年至2009年期間從PNNL獲得的超過10億個質譜中創建了一個巨大的光譜檔案。他們在7月出版的“ 自然方法”中描述了他們的方法。

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近年來,蛋白質組學實驗產生的串聯質譜數據量急劇增加。各種實驗室通常測量相同肽的多個,幾乎相同的質譜。科學家將光譜與存在於已知蛋白質序列數據庫中的肽進行比較。然後,他們使用各種評分方法評估所得到的匹配,以便為肽譜指定同一性。可以將大量光譜組織成光譜庫,其中可以進行其他光譜比較,從而提高用於蛋白質鑑定的肽分配的有效性。

但那些沒有確定的光譜呢?那些與已知肽無關的那些?通常,忽略或丟棄未識別的光譜,因為它們對研究人員的價值有限,因為蛋白質未被識別。結果,很大一部分蛋白質仍然未被鑑定,構成了未知內容的有效“暗蛋白質組”。

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黑暗蛋白質組的光照是UCSD / PNNL團隊進入的地方。雖然光譜庫丟棄了未識別的光譜,但光譜檔案使用所有質譜 - 已識別或未識別的聚類(參見“光譜檔案互補光譜庫”)。科學家們不僅展示了構建大型檔案的可行性及其在普通肽鑑定中的基本用途,他們現在開發了新的應用程序,因為可以從整體上分析各種數據集。

“我們相信光譜檔案可以通過激勵正在分析看似無關數據的研究人員分享這些數據來改變蛋白質組學的本質,”資深作者,加州大學聖地亞哥分校的Pavel Pevzner博士說。“這樣做可以提高兩種光譜數據集解釋的質量。”

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通過檔案,研究人員可以識別來自不同生物的光譜簇。除了表明這些光譜是有趣的 - 因為它們可能表明蛋白質存在於多個物種上 - 這一事實可用於減少有效的蛋白質數據庫大小,從而產生新的,有信心的肽和蛋白質鑑定。該團隊還表明,可以自信地識別短肽(短於7個氨基酸),這對於通常使用的方法來說要困難得多。

該團隊使用的PNNL質譜數據包括取自100多種生物的各種樣品,包括人類,普通家鼠和金屬還原菌Shewanella oneidensis。研究小組開發了一種聚類工具MS-Cluster,它從PNNL的~11.8億個光譜中生成了一個光譜存檔。該存檔大大超過了現有光譜存儲庫的大小。

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為了評估光譜檔案是否可以增加肽鑑定,研究人員從微生物S. oneidensis中選擇了1450萬個光譜的子集,並用它們構建了一個檔案。他們通過將數據集分成五組~290萬個光譜然後逐步將每組光譜添加到存檔中來實現這一點。在每個階段,他們通過搜索檔案中的聚類與通過常規數據庫搜索方法獲得的數量來比較蛋白質和獨特肽鑑定的數量。

該檔案一直產生更多獨特的肽和蛋白質鑑定。通過存檔,科學家們還能夠通過其群集成員識別更多的光譜。在不同階段,他們通過群集成員資格比通過常規數據庫搜索確定了多50-75%的光譜。該研究還強調了大量無法獲得肽和蛋白質鑑定的光譜,為使用實驗和計算方法確定迄今為止蛋白質組學研究中有效忽略的大量肽段打開了大門。


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