Enhancing Open Modification Searches via a Combined Approach Facilitated by Ursgal.
Enhancing Open Modification Searches via a Combined Approach Facilitated by Ursgal.
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通过Ursgal促进的组合方法来增强开放的修改搜索。
DOI：
10.1021/acs.jproteome.0c00799
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发表时间：
2021-04-02
影响因子：
4.4
通讯作者：
Pohlschroder M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Schulze S;Igiraneza AB;Kösters M;Leufken J;Leidel SA;Garcia BA;Fufezan C;Pohlschroder M
肽序列及其翻译后修饰（PTM）的鉴定是自下而上蛋白质组学数据分析的关键步骤。最近开发的开放修改搜索（OMS）引擎允许几乎所有的PTM被搜索。这不仅增加了可以与肽匹配的光谱的数量，而且通过肽型（肽序列及其潜在的PTM）的鉴定，从而促进了对PTM生物学作用的理解，从而促进了定量。虽然之前已经建立了组合来自多个蛋白质数据库搜索引擎的结果的好处，但到目前为止还没有类似的OMS结果方法。在这里，我们比较和联合收割机的结果，从三个不同的OMS引擎，表明肽谱匹配的8- 18%的增加。搜索结果的统一还允许搜索结果的组合下游处理，包括到潜在PTM的映射。最后，我们测试OMS引擎识别糖基化肽的能力。这些引擎在Python框架Ursgal中的实现促进了OMS的直接应用，具有统一的参数和结果文件，从而实现了无与伦比的高吞吐量，大规模数据分析。
The identification of peptide sequences and their post-translational modifications (PTMs) is a crucial step in the analysis of bottom-up proteomics data. The recent development of open modification search (OMS) engines allows virtually all PTMs to be searched for. This not only increases the number of spectra that can be matched to peptides but also greatly advances the understanding of biological roles of PTMs through the identification, and thereby facilitated quantification, of peptidoforms (peptide sequences and their potential PTMs). While the benefits of combining results from multiple protein database search engines has been established previously, similar approaches for OMS results are missing so far. Here, we compare and combine results from three different OMS engines, demonstrating an increase in peptide spectrum matches of 8–18%. The unification of search results furthermore allows for the combined downstream processing of search results, including the mapping to potential PTMs. Finally, we test for the ability of OMS engines to identify glycosylated peptides. The implementation of these engines in the Python framework Ursgal facilitates the straightforward application of OMS with unified parameters and results files, thereby enabling yet unmatched high-throughput, large-scale data analysis.
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DOI：
10.1016/j.bbrc.2014.02.041
发表时间：
2014-03-21
影响因子：
3.1
作者：
Catherman, Adam D.;Skinner, Owen S.;Kelleher, Neil L.
通讯作者：
Kelleher, Neil L.
使用知情的搜索空间可最大程度地提高糖蛋白糖基化特定于位点特异性分配的信心。
影响因子：
4.3
作者：
Khatri K;Klein JA;Zaia J
通讯作者：
Zaia J
影响因子：
5.8
作者：
Koesters, M.;Leufken, J.;Fufezan, C.
通讯作者：
Fufezan, C.
影响因子：
46.9
作者：
Devabhaktuni, Arun;Lin, Sarah;Elias, Joshua E.
通讯作者：
Elias, Joshua E.
影响因子：
3.4
作者：
Britton LM;Gonzales-Cope M;Zee BM;Garcia BA
通讯作者：
Garcia BA