ProteoStorm: An Ultrafast Metaproteomics Database Search Framework.
ProteoStorm: An Ultrafast Metaproteomics Database Search Framework.
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DOI：
10.1016/j.cels.2018.08.009
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发表时间：
2018-10-24
期刊：
影响因子：
9.3
通讯作者：
Bafna V
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Beyter D;Lin MS;Yu Y;Pieper R;Bafna V
鸟枪法宏蛋白质组学有潜力揭示微生物群落的功能景观，但缺乏针对成分未知的复杂样品的适当方法。在缺乏先前分类信息的情况下，将针对大型泛微生物数据库搜索串联质谱，这需要大量的计算工作量并降低灵敏度。我们推出了 ProteoStorm，这是一种用于大规模宏蛋白质组学研究的高效数据库搜索框架，它可以识别高置信度的肽谱匹配 (PSM)，同时比常用工具实现两到三个数量级的加速。对 110 人的尿路感染 (UTI) 数据集的重新分析揭示了多种微生物表达的复杂模式，包括尿路感染的亚型、细菌性阴道病病例以及无潜在疾病的证据。重要的是，与最初的 UTI 研究将搜索数据库限制为手动整理的 20 个属列表相比，ProteoStorm 发现了以前未报告的其他属，包括罕见病原体丙酸微生物感染的病例。在缺乏先前分类信息的情况下，将在大型泛微生物数据库中搜索串联质谱，这需要大量的计算工作量。我们推出了 ProteoStorm，这是一种用于大规模宏蛋白质组学研究的高效数据库搜索框架，与流行工具相比，速度提高了两到三个数量级，同时保持了高灵敏度。对尿路感染 (UTI) 数据集的重新分析揭示了多种微生物表达的复杂模式和以前未报告的罕见病原体。
Shotgun metaproteomics has potential to reveal the functional landscape of microbial communities, but lacks appropriate methods for complex samples with unknown compositions. In the absence of prior taxonomic information, tandem mass spectra would be searched against large pan-microbial databases, which requires heavy computational workload and reduces sensitivity. We present ProteoStorm, an efficient database search framework for large-scale metaproteomics studies, which identifies high-confidence peptide-spectrum matches (PSMs) while achieving a two to three orders-of-magnitude speedup over popular tools. A reanalysis of a urinary tract infection (UTI) dataset of 110 individuals revealed a complex pattern of polymicrobial expression, including sub-types of urinary tract infections, cases of bacterial vaginosis, and evidence of no underlying disease. Importantly, compared to the initial UTI study that restricted the search database to a manually-curated list of 20 genera, ProteoStorm identified additional genera that were previously unreported, including a case of infection with the rare pathogen Propionimicrobium. In the absence of prior taxonomic information, tandem mass spectra would be searched against large pan-microbial databases, requiring heavy computational workload. We present ProteoStorm, an efficient database search framework for large-scale metaproteomics studies, achieving a two to three orders-of-magnitude speedup over popular tools, while maintaining high sensitivity. A reanalysis of a urinary tract infection (UTI) dataset revealed complex pattern of polymicrobial expression and previously unreported rare pathogens.
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