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J-GLOBAL ID：202202278160853425   整理番号：22A0726959

MSライブラリアン:データ非依存性取得プロテオミクスのための最適化予測スペクトルライブラリ【JST・京大機械翻訳】

MSLibrarian: Optimized Predicted Spectral Libraries for Data-Independent Acquisition Proteomics

著者 (8件)： Isaksson Marc (Department of Biomedical Engineering, Lund University, Sweden) ,  Isaksson Marc (Department of Experimental Medical Science and Wallenberg Center for Molecular Medicine, Lund University, Sweden) ,  Karlsson Christofer (Infection Medicine Proteomics Lab, Division of Infection Medicine (BMC), Faculty of Medicine, Lund University, Sweden) ,  Laurell Thomas (Department of Biomedical Engineering, Lund University, Sweden) ,  Kirkeby Agnete (Department of Experimental Medical Science and Wallenberg Center for Molecular Medicine, Lund University, Sweden) ,  Kirkeby Agnete (Department of Neuroscience, University of Copenhagen, Denmark) ,  Kirkeby Agnete (The Novo Nordisk Foundation Center for Stem Cell Biology (DanStem), Faculty of Health and Medical Sciences, University of Copenhagen, Denmark) ,  Heusel Moritz (Infection Medicine Proteomics Lab, Division of Infection Medicine (BMC), Faculty of Medicine, Lund University, Sweden)
資料名： Journal of Proteome Research  (Journal of Proteome Research)
巻： 21  号： 2  ページ： 535-546  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1632A  ISSN： 1535-3893  CODEN： JPROBS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ非依存性取得-質量分析(DIA-MS)はボトムアッププロテオミクスにおける深い,一貫した,そして正確な単一ショットプロファイリングのための選択の方法である。DIA-MSデータからの標的定量の古典的ワークフローは,事前知識スペクトルライブラリーを導くための対象試料の補助データ依存取得(DDA)MS分析を必要とするが,in silico予測に基づくライブラリーフリーアプローチは,実験的努力とコスト低減による深いDIA-MSプロファイリングを有望にする。しかし,このような分析における被覆率と感度は,部分的には,実験データからの大きなライブラリーサイズと持続的偏差によって制限される。MSLibraian,新しいワークフローおよびツールを提示し,in silico予測ライブラリーおよび解析手法のインフォームおよび較正に対するDIA-Umpireアプローチによるスペクトル中心DIAデータ解釈の統合使用により,最適化予測スペクトルライブラリーを得た。予測対観察比較は,強度予測パラメータの最適化,クロマトグラフィーセットアップの逸脱のための保持時間予測の較正,およびライブラリー範囲と試料代表の最適化を可能にした。種混合蛋白質および定量的比-検証の専用の地上-組込み実験によるベンチマーキングは,等価FDR制御および検証基準において,ペプチドで13%まで,蛋白質レベルで8%の利得を確認した。MSLibraianは,https://github.com/MarcIsak/MSLibrarianでステップバイステップユーザ命令を含むオープンソースRソフトウェアパッケージとして利用可能である。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  質量分析 ,  原価低減 ,  *図書館員 ,  ペプチド ,  タンパク質 ,  *スペクトル ,  プログラムパッケージ ,  利得 ,  ワークフロー ,  *ライブラリ【計算機】 ,  *プロテオミクス
準シソーラス用語： in silico ,  ボトムアップ ,  オープンソース ,  *スペクトルライブラリ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データに依存しない取得 ,  スペクトル予測 ,  プロテオミクス ,  深層学習 ,  Rソフトウエア

分類 (2件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N) ,  質量分析  (CC03013N)

タイトルに関連する用語 (6件)： ライブラリアン ,  非依存性 ,  プロテオミクス ,  最適化 ,  予測 ,  スペクトルライブラリ