RT-PSM、統計的有意性と一致するペプチドスペクトルのリアルタイムプログラム

タンデム質量分析（MS/MS）による複雑な生体ペプチド混合物の分析は、衝突誘発性解離（CID）MS/MSスペクトルの膨大な体を生成します。データベース内のペプチドにMS/MSスペクトルを割り当てることにより、ペプチドスペクトルマッチ（PSM）を識別するためのいくつかの方法が開発されています。ただし、これらの方法のほとんどは、PSMの統計的有意性を与え（たとえば、Sequest）、統計的有意性を推定するために時間のかかる計算方法（ペプチドプロフェットなど）を使用しません。この論文では、PSMを識別し、統計的にリアルタイムで精度を推定するために使用できる新しいアルゴリズムであるRT-PSMについて説明します。RT-PSMは、最初にMS/MSスペクトルと、質量がMS/MS前駆体イオン質量のプリセット耐性内にある候補ペプチドのセットとの間のPSMスコアを計算します。次に、すべての候補ペプチドの計算されたPSMスコアを使用して、スコアの期待値分布をPSMスコアの2度目の多項式関数に適合させます。最適なPSMの統計的有意性は、適合多項式関数を最高のPSMスコアに外挿することにより推定されます。RT-PSMは、そのパフォーマンスを調査するために、2組のMS/MSスペクトルデータセットとタンパク質データベースでテストされました。MS/MSスペクトルは、ナノエレクトロスプレーイオン化源を備えたイオントラップ質量分析計を使用して取得されました。結果は、RT-PSMが優れた感度と特異性を持っていることを示しています。55,577エントリタンパク質データベースを使用して、標準のペンティウム4、2.8 GHz CPUパーソナルコンピューターで実行されているRT-PSMは、平均で0.047秒で1対1のベースでペプチドスペクトルを処理できます。現在のバッチモード処理の実装において、SequestとX！Tandemの平均で平均7秒。RT-PSMは、3DイオントラップまたはQQTOF機器によって生成されるMS/MSスペクトルのリアルタイムPSM割り当てに十分な速さであることが明確に示されています。

The analysis of complex biological peptide mixtures by tandem mass spectrometry (MS/MS) produces a huge body of collision-induced dissociation (CID) MS/MS spectra. Several methods have been developed for identifying peptide-spectrum matches (PSMs) by assigning MS/MS spectra to peptides in a database. However, most of these methods either do not give the statistical significance of PSMs (e.g., SEQUEST) or employ time-consuming computational methods to estimate the statistical significance (e.g., PeptideProphet). In this paper, we describe a new algorithm, RT-PSM, which can be used to identify PSMs and estimate their accuracy statistically in real time. RT-PSM first computes PSM scores between an MS/MS spectrum and a set of candidate peptides whose masses are within a preset tolerance of the MS/MS precursor ion mass. Then the computed PSM scores of all candidate peptides are employed to fit the expectation value distribution of the scores into a second-degree polynomial function in PSM score. The statistical significance of the best PSM is estimated by extrapolating the fitting polynomial function to the best PSM score. RT-PSM was tested on two pairs of MS/MS spectrum datasets and protein databases to investigate its performance. The MS/MS spectra were acquired using an ion trap mass spectrometer equipped with a nano-electrospray ionization source. The results show that RT-PSM has good sensitivity and specificity. Using a 55,577-entry protein database and running on a standard Pentium-4, 2.8-GHz CPU personal computer, RT-PSM can process peptide spectra on a sequential, one-by-one basis in 0.047 s on average, compared to more than 7 s per spectrum on average for Sequest and X!Tandem, in their current batch-mode processing implementations. RT-PSM is clearly shown to be fast enough for real-time PSM assignment of MS/MS spectra generated every 3 s or so by a 3D ion trap or by a QqTOF instrument.