Constrained de novo sequencing of conotoxins.
Constrained de novo sequencing of conotoxins.
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DOI：
10.1021/pr300312h
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发表时间：
2012-08-03
影响因子：
4.4
通讯作者：
Bern M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bhatia S;Kil YJ;Ueberheide B;Chait BT;Tayo L;Cruz L;Lu B;Yates JR 3rd;Bern M
通过质谱（MS）的从头肽测序可以确定未知肽的氨基酸序列，而无需参考蛋白质数据库。基于MS的从头测序在生物活性肽和蛋白质家族的集中研究中具有特别重要的意义，例如激素、毒素和抗体，对于这些家族，氨基酸序列可能难以通过基因组方法获得。这些蛋白质家族通常表现出序列同源性或特征性氨基酸含量，但目前的从头测序方法没有利用这种现有知识，因此搜索不必要的大空间的可能序列。在这里，我们描述了一种从头测序算法，该算法将序列约束纳入核心图算法中，从而将搜索空间减少了许多数量级。我们证明了我们的算法在研究富含半胱氨酸的毒素从两个锥形蜗牛物种（芋螺纺织和芋螺stercusmuscarum），并报告13从头和约60总毒素。
De novo peptide sequencing by mass spectrometry (MS) can determine the amino acid sequence of an unknown peptide without reference to a protein database. MS-based de novo sequencing assumes special importance in focused studies of families of biologically active peptides and proteins, such as hormones, toxins, and antibodies, for which amino acid sequences may be difficult to obtain through genomic methods. These protein families often exhibit sequence homology or characteristic amino acid content, yet current de novo sequencing approaches do not take advantage of this prior knowledge and hence search an unnecessarily large space of possible sequences. Here, we describe an algorithm for de novo sequencing that incorporates sequence constraints into the core graph algorithm, and thereby reduces the search space by many orders of magnitude. We demonstrate our algorithm in a study of cysteine-rich toxins from two cone snail species (Conus textile and Conus stercusmuscarum), and report 13 de novo and about 60 total toxins.
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