タンパク質プロセッサ：質量精度とMSスペクトルを使用した確率分析

タンパク質同定に対する現在のアプローチは、断片化スペクトルまたは前駆体ペプチドイオンのデータベースマッチングに大きく依存しています。ペプチド質量とその測定エラーを使用して、最初のパスMS/MSデータベース検索からのタンパク質同定を確認するMALDI TOF-TOF計装の方法を開発しました。このメソッドは、ほとんどの検索エンジンでこれまで無視されてきたMS1レベルのスペクトルデータを使用しています。このアプローチでは、MS1スペクトルのペプチドマッチの質量誤差の分布を使用して、MS/MSデータベース検索識別とは無関係の確率モデルを開発します。ペプチド質量の一致は、断片化された前駆体イオンと、正確な質量のみによって暫定的に識別されるイオンの両方から得られます。この追加の裏付けにより、MS/MSベースのスコアに対するタンパク質の同定を確認することができます。現在のプロテオーム分析に簡単かつ簡単に適用できるこのツール「ProteinProcessor」と呼ばれるこのツールは、現在のタンパク質識別ツールに堅牢でかけがえのない追加を提供します。

Current approaches to protein identification rely heavily on database matching of fragmentation spectra or precursor peptide ions. We have developed a method for MALDI TOF-TOF instrumentation that uses peptide masses and their measurement errors to confirm protein identifications from a first pass MS/MS database search. The method uses MS1-level spectral data that have heretofore been ignored by most search engines. This approach uses the distribution of mass errors of peptide matches in the MS1 spectrum to develop a probability model that is independent of the MS/MS database search identifications. Peptide mass matches can come from both precursor ions that have been fragmented as well as those that are tentatively identified by accurate mass alone. This additional corroboration enables us to confirm protein identifications to MS/MS-based scores that are otherwise considered to be only of moderate quality. Straightforward and easily applicable to current proteomic analyses, this tool termed "ProteinProcessor" provides a robust and invaluable addition to current protein identification tools.