PEAKS蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)分析解決方案選擇指南
瀏覽次數(shù):1223 發(fā)布日期:2023-4-17
來(lái)源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)
PEAKS系列軟件產(chǎn)品是針對(duì)基于液相質(zhì)譜方法的蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)的完整解決方案,對(duì)復(fù)雜的蛋白質(zhì)樣品中的多肽或蛋白質(zhì)進(jìn)行定性和定量的系統(tǒng)性分析。PEAKS軟件是儀器廠商中立的分析平臺(tái),可以直接從質(zhì)譜儀加載原始LC-MS/MS數(shù)據(jù)(無(wú)需提前轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)),在PEAKS工作流程中選擇進(jìn)行肽和蛋白質(zhì)鑒定(如從頭測(cè)序,數(shù)據(jù)庫(kù)和譜庫(kù)搜索),翻譯后修飾(PTM)分析、突變的表征以及定量分析。PEAKS還為數(shù)據(jù)可視化、結(jié)果驗(yàn)證和報(bào)告提供了詳細(xì)、易于使用的用戶交互界面。
與其他僅依賴數(shù)據(jù)庫(kù)搜索的軟件工具不同,PEAKS使用獨(dú)特的從頭測(cè)序輔助序列數(shù)據(jù)庫(kù)搜索算法,最大限度地提高肽段的鑒定效率,對(duì)復(fù)雜蛋白質(zhì)組提供了更深度的解析。PEAKS 基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù),整合了多種算法包括從頭測(cè)序(de novo sequencing),數(shù)據(jù)庫(kù)搜索和譜圖庫(kù)搜索,集成在用戶易用的工作流中,通過(guò)使用這些方法,您可以期望提高蛋白組/多肽組質(zhì)譜數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和靈敏度,賦能未知修飾和突變體的發(fā)現(xiàn),并從從頭測(cè)序的肽段結(jié)果中推斷新的ORF。
PEAKS軟件提供多種部署方案,以適應(yīng)各種計(jì)算環(huán)境,如桌面工作站、局域網(wǎng)內(nèi)搭建的服務(wù)器和云環(huán)境。
一、儀器廠商中立
PEAKS直接支持來(lái)自各大主流質(zhì)譜儀器廠商的所有原始文件格式,無(wú)需任何轉(zhuǎn)換。使用原始數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)在于,通過(guò)將這些原始數(shù)據(jù)的底層數(shù)據(jù)庫(kù)嵌入到PEAKS算法中,數(shù)據(jù)中呈現(xiàn)的信息可以達(dá)到最大化。無(wú)論您在實(shí)驗(yàn)室中使用哪種儀器,PEAKS都針對(duì)不同類(lèi)型的儀器進(jìn)行了相應(yīng)的算法訓(xùn)練,旨在確保您分析結(jié)果的最佳準(zhǔn)確性和靈敏度。
二、兼容DDA和DIA的一體化解決方案
DDA和DIA技術(shù)都在迅速發(fā)展,研究人員需要一種結(jié)合兩種采集方法優(yōu)點(diǎn)的分析方法。在工業(yè)界,DDA仍然是常用的方法,這種方法相對(duì)已經(jīng)完善,對(duì)于尚未被很好地表征的樣品尤其重要。近年來(lái),DIA越來(lái)越受歡迎,因?yàn)樗哂性谶x定的m/z范圍內(nèi)并行地獲取所有的母離子的所有片段離子的特性。這克服了DDA中連續(xù)MS/MS采集的局限性。
全新DIA工作流
PEAKS®️為DIA數(shù)據(jù)分析提供穩(wěn)健的解決方案。在多肽的鑒定中,結(jié)合了三種數(shù)據(jù)分析方法:譜圖庫(kù)搜索,直接序列數(shù)據(jù)庫(kù)搜索(direct database search),和從頭測(cè)序。這樣的搜索方法,其搜索空間逐漸放大。首先,可以通過(guò)由先前的譜圖鑒定結(jié)果產(chǎn)生的譜圖庫(kù)進(jìn)行譜圖庫(kù)搜索,通過(guò)了FDR設(shè)定閾值過(guò)濾后的多肽被保留下來(lái),沒(méi)有通過(guò)譜圖庫(kù)搜索FDR閾值的可以繼續(xù)進(jìn)行直接序列數(shù)據(jù)庫(kù)搜索。其中可信的數(shù)據(jù)庫(kù)匹配結(jié)果添加到結(jié)果中。然后使用同樣的FDR方法,在數(shù)據(jù)庫(kù)搜索中未匹配的譜圖進(jìn)一步執(zhí)行從頭測(cè)序。
三、Spectral Library Support
PEAKS 11 為用戶提供譜圖庫(kù)搜索的鑒定工作流。通過(guò)深度鑒定的譜圖庫(kù),用戶可以輕松快速地評(píng)估他們的數(shù)據(jù)。
譜圖庫(kù)查看器
在PEAKS 11中,用戶可以通過(guò)PEAKS譜圖庫(kù)查看器來(lái)直觀地了解他們譜圖庫(kù)的細(xì)節(jié),便于通過(guò)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息來(lái)評(píng)估譜圖庫(kù)的質(zhì)量。這使得科學(xué)家可以輕松地自定義、檢查和驗(yàn)證譜圖庫(kù),以提高鑒定。通過(guò)直觀的用戶界面,允許您上傳和查看由PEAKS Studio和PEAKS Online生成的文本格式PEAKS譜圖庫(kù)。
注意:該功能僅在PEAKS Studio中支持,PEAKS Online的用戶可以免費(fèi)使用PEAKS Studio的view模式來(lái)查看。
四、友好的用戶交互
PEAKS以其卓越的結(jié)果可視化而聞名。用戶在結(jié)果中可以訪問(wèn)幾個(gè)不同的視圖,例如,蛋白質(zhì)視圖,多肽視圖,甚至在氨基酸水平檢查。在PEAKS的蛋白質(zhì)覆蓋視圖中,用戶可以找到感興趣的肽,并調(diào)出相關(guān)的譜圖。即使是PEAKS的初學(xué)者也可以通過(guò)友好的工作流設(shè)置輕松地分析數(shù)據(jù),內(nèi)置的結(jié)果驗(yàn)證可以確保結(jié)果質(zhì)量并為用戶提供更多可信度的信息。PEAKS圖形用戶界面設(shè)計(jì)主要從易于解釋?zhuān)Y(jié)果可視化和驗(yàn)證的角度來(lái)設(shè)計(jì)的,以幫助研究人員從中獲取分析項(xiàng)目的全局信息。
五、De novo Sequencing
PEAKS已成為自動(dòng)化從頭測(cè)序的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),并以其準(zhǔn)確性、速度和易用性而聞名。PEAKS采用全面的評(píng)分系統(tǒng),提供精確的從頭測(cè)序的肽段結(jié)果。PEAKS的獨(dú)特之處在于Local Confidence (LC)評(píng)分,其定義為組成該多肽中的每個(gè)氨基酸在該位置分配的可能性。
六、PEAKS DB: Database Searching
PEAKS通過(guò)將從頭測(cè)序得到的多肽序列與相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)搜索的肽譜匹配結(jié)果相結(jié)合,為其數(shù)據(jù)庫(kù)搜索工作流提供了一種獨(dú)特的方法。從頭測(cè)序的多肽序列與蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)條目進(jìn)行比對(duì),能夠?yàn)橛脩籼峁╆P(guān)于PTMs、突變、同源肽和全新肽段的額外信息。PEAKS DB使用基于序列標(biāo)簽的搜索算法,保證了搜索的準(zhǔn)確性和靈敏度。使用PEAKS DB,研究人員可以通過(guò)分析數(shù)據(jù)庫(kù)中或不在數(shù)據(jù)庫(kù)中的肽來(lái)深度表征他們的樣品。
在PEAKS DDA工作流程中,通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)大大提高了性能,最大限度地提高PEAKS DB搜索結(jié)果中的多肽鑒定效率。采用深度學(xué)習(xí)的算法來(lái)預(yù)測(cè)保留時(shí)間、碎片離子強(qiáng)度、質(zhì)荷比和離子遷移率,提高了鑒定的準(zhǔn)確性和靈敏度。
七、PEAKS PTM-翻譯后修飾鑒定與定量
通過(guò)整合PEAKS DB和de novo測(cè)序結(jié)果實(shí)現(xiàn)對(duì)PTM的深度鑒定。PEAKS領(lǐng)先的算法最大限度地提高了PTM鑒定和PTM profiling。常規(guī)的PTM可以在任意的定性分析(從頭測(cè)序、PEAKS DB、譜庫(kù)搜索、PEAKS PTM和SPIDER)中定義,然而,只有在PEAKS PTM搜索中,用戶才能通過(guò)指定一組感興趣的PTM列表或從Unimod數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索所有313種天然發(fā)生的生物修飾來(lái)擴(kuò)展PTM分析,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中任何預(yù)期以外的PTM。PEAKS PTM通過(guò)集成強(qiáng)大的從頭測(cè)序算法和數(shù)據(jù)庫(kù)搜索,專(zhuān)門(mén)用于發(fā)現(xiàn)潛在發(fā)生的修飾,并且不會(huì)過(guò)于受到計(jì)算資源的限制。使用PEAKS可以最大限度地提高鑒定效率,并徹底表征復(fù)雜蛋白質(zhì)組中的翻譯后修飾。
八、SPIDER: 序列變異分析
PEAKS軟件中的SPIDER,是一種專(zhuān)門(mén)用于檢測(cè)多肽突變并進(jìn)行跨物種同源性搜索的算法。SPIDER算法嘗試將de novo序列標(biāo)簽與數(shù)據(jù)庫(kù)蛋白質(zhì)匹配。當(dāng)發(fā)現(xiàn)顯著的相似性時(shí),算法嘗試使用從頭測(cè)序錯(cuò)誤和同源肽突變來(lái)解釋差異。SPIDER旨在重建一個(gè)“真實(shí)”序列,以最小化真實(shí)序列與de novo序列之間的從頭誤差之和,以及真實(shí)序列與其之間的同源肽突變?梢酝ㄟ^(guò)PEAKS以從頭測(cè)序?yàn)榛A(chǔ)的同源搜索,來(lái)獲得數(shù)據(jù)庫(kù)中以外的可靠匹配。
九、PEAKS DeepNovo 多肽組工作流
這是一個(gè)專(zhuān)門(mén)為多肽組學(xué)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景而開(kāi)發(fā)的全新專(zhuān)屬工作流,結(jié)合了數(shù)據(jù)庫(kù)搜索、從頭測(cè)序和多肽突變的鑒定。利用多肽組學(xué)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練DeepNovo深度學(xué)習(xí)模型,可顯著提高多肽鑒定的靈敏度和準(zhǔn)確性。此外,將de novo peptide (non – canonical)與數(shù)據(jù)庫(kù)peptide (canonical)相結(jié)合,在全局水平更準(zhǔn)確地估計(jì)FDR。最終輸出結(jié)果中的多肽被分類(lèi)為來(lái)自于數(shù)據(jù)庫(kù)匹配,DeepNovo或同源多肽(突變肽),可以直接輸出用于結(jié)合親和力和免疫原性預(yù)測(cè)。
注意:本工作流目前應(yīng)用在PEAKS Studio和PEAKS Online產(chǎn)品中。
十、PEAKS Q (附加模塊) 定量分析
為了了解復(fù)雜生物系統(tǒng)中單個(gè)蛋白質(zhì)的功能,通常需要測(cè)定蛋白質(zhì)豐度的變化。作為一個(gè)可選的附加模塊,用戶可以使用PEAKS Q,通過(guò)LC-MS/MS標(biāo)記或非標(biāo)記定量的方法同時(shí)確定一組樣品的相對(duì)蛋白質(zhì)豐度變化。
注意:本工作流目前應(yīng)用在PEAKS Studio和PEAKS Online產(chǎn)品中。
十一、PEAKS IMS (附加模塊)離子淌度
離子淌度質(zhì)譜(IMS- MS)通過(guò)增加離子分離的第四個(gè)維度,為復(fù)雜的生物和化學(xué)混合物提供了令人矚目的分析流程。離子通過(guò)緩沖氣時(shí),根據(jù)其遷移率進(jìn)行分離,使用IMS-MS,可根據(jù)其大小、形狀、電荷和質(zhì)量遷移率區(qū)分離子。因此,在傳統(tǒng)質(zhì)譜中可能無(wú)法區(qū)分的離子,有可能通過(guò)這種方式區(qū)分開(kāi)來(lái)。
PEAKS IMS模塊,整合在PEAKS任意工作流中。易于使用的PEAKS圖形用戶界面將原始數(shù)據(jù)分為IM-MS, IM-MS/MS和LC-IM/MS。研究人員可以很容易地查看基于離子遷移率的四維特征譜峰。
十二、PEAKS Glycan 糖分析模塊 (可選模塊)
PEAKS Glycan是PEAKS Studio中的可選模塊,為深度糖蛋白組的分析提供了獨(dú)特的解決方案。PEAKS Glycan利用基于完整糖肽的方法,針對(duì)LC-MS/MS數(shù)據(jù)分析樣品中的糖蛋白。PEAKS Glycan模塊提供了一個(gè)完善的數(shù)據(jù)庫(kù)搜索和新開(kāi)發(fā)的算法,以促進(jìn)N-和o -鏈聚糖的鑒定和表征。Glycan Profiling是在蛋白質(zhì)的特定位點(diǎn)進(jìn)行的(位置分析),并通過(guò)非標(biāo)記定量比較樣品中的糖肽豐度。
(點(diǎn)擊圖片即可查看活動(dòng)詳情)
如果您想深入了解更多關(guān)于PEAKS 軟件更多內(nèi)容,歡迎掃描下方二維碼關(guān)注我們!