IQMMA：DDAプロテオミクスの複数の特徴検出アルゴリズムを使用した効率的なMS1強度抽出パイプライン

データ依存の取得（DDA）プロテオミクスの重要なステップの1つは、MS1スペクトルで「特徴」とも呼ばれるペプチド同位体クラスターの検出であり、それらをMS/MSベースのペプチド同定に一致させることです。近年、多くのペプチド特徴検出ツールが利用可能になり、それぞれがそれ自体の一致するアルゴリズムに依存しています。ここでは、統合されたソリューションである強度ベースの定量的ミックスおよびマッチアプローチ（IQMMA）を提供します。これは、多くのターゲティングペプチド特徴検出アルゴリズムを統合し、MS/MSベースの識別の最も可能性の高い強度値を返します。IQMMAは、バックグラウンドとして使用されるヒトK562ダイジェストに異なる濃度でスパイクされた酵母と大腸菌消化物の混合を含む、よく特徴付けられた（グラウンドトゥルース）と実世界の生物学的サンプルの両方で取得した利用可能なプロテオミクスデータを使用してテストされました。膠芽腫細胞株のセット。3つのオープンソース機能検出アルゴリズムが統合されました：Dinosaur、BioSaur2、およびOpenMS FeatureFinder。この作業で採用されているすべてのデータセットに個別に適用した場合、それらのどれも最適ではありませんでした。ただし、IQMMAでのそれらの使用により、その後のタンパク質定量の効率が向上しました。IQMMAを実装するソフトウェアは、https://github.com/postoenkovi/IQMMAでApache 2.0ライセンスの下で無料で入手できます。

One of the key steps in data dependent acquisition (DDA) proteomics is detection of peptide isotopic clusters, also called "features", in MS1 spectra and matching them to MS/MS-based peptide identifications. A number of peptide feature detection tools became available in recent years, each relying on its own matching algorithm. Here, we provide an integrated solution, the intensity-based Quantitative Mix and Match Approach (IQMMA), which integrates a number of untargeted peptide feature detection algorithms and returns the most probable intensity values for the MS/MS-based identifications. IQMMA was tested using available proteomic data acquired for both well-characterized (ground truth) and real-world biological samples, including a mix of Yeast and E. coli digests spiked at different concentrations into the Human K562 digest used as a background, and a set of glioblastoma cell lines. Three open-source feature detection algorithms were integrated: Dinosaur, biosaur2, and OpenMS FeatureFinder. None of them was found optimal when applied individually to all the data sets employed in this work; however, their combined use in IQMMA improved efficiency of subsequent protein quantitation. The software implementing IQMMA is freely available at https://github.com/PostoenkoVI/IQMMA under Apache 2.0 license.