Massspektrometri med dataoberoende förvärv (DIA) har framgått som en lovande metod för att avsevärt förbättra den omfattande och reproducerbarheten av riktade och upptäckt proteomik, i teorin systematiskt mäta alla peptid prekursorer i ett biologiskt prov. Trots den tekniska mognaden av DIA, de analytiska utmaningarna i att särskilja mellan peptider med liknande sekvenser i konvoluterade spektra har begränsat dess tillämplighet i viktiga fall, såsom detektion av singel-nukleotid polymorphisms och alternativa plats lokaliseringar i fosfoproteomics data. Vi har utvecklat Specter, en öppen källkod programvara som använder linjär algebra för att dekonvolvera DIA blandningsspektra direkt i termer av ett spektralbibliotek, kringgå de problem som är förknippade med typiska fragment korrelation-baserade metoder. Vi validerar känsligheten hos Specter och dess prestanda i förhållande till andra metoder med hjälp av flera komplexa datauppsättningar, och visar att Specter kan framgångsrikt analysera fall som involverar mycket liknande peptider som är typiskt utmanande för DIA-analysmetoder. Vald reaktionsövervakning (SRM) har utvecklats för att garantera mätning av analyter med lågt överflöd eller observation av förspecificerade mål i flera prov 2, men denna ökning i specificitet kommer till priset av att kraftigt begränsa utbudet av observerbara prekursorer. Dataoberoende förvärv (DIA) är en relativt ny metod som kombinerar reproducerbarheten av SRM med bredden av DDA genom att samtidigt fragmentera alla prekursorer vars mass-to-charge ( m/z ) förhållandet faller i ett av ett litet antal breda fönster som passerar hela m/z intervallet. Detta resulterar i invecklade MS2-spektra vars fragmentjonintensiteter kan bestå av bidrag från flera peptidprekursorer och som är långt mer komplexa att analysera än deras DDA motsvarigheter. De nya utmaningar som DIA innebär kräver specialiserade mjukvaruverktyg för nedströmsanalys 3-7. De flesta av dessa är riktade metoder som kräver ett användartillhandahållet spektralbibliotek som definierar sökområdet för peptider (och i sin tur proteiner) som kan identifieras och kvantifieras i de förvärvade data. Dessa riktade verktyg är för det mesta härledda heuritiskt från motsvarande metoder för DDA och PRM analys, där biblioteksmedlemmar görs mot förvärvade MS2-spektra baserat på egenskaper som normaliserad punkt produkt, fragment jon korrelation, och kromatografisk toppform. Även om dessa poäng typiskt bestraffa uppdrag till bibliotek spektra vars kommenterade b eller y fragment joner bedöms uppvisa störningar, dessa metoder inte strikt redogöra för de förvirrande effekterna av prekursor cofragmentation, vilket resulterar i en begränsad förmåga att skilja prekursorer med delade spektral funktioner. Alternativt, oriktade metoder 4,5,8 syftar till att dekonvolvera data direkt utan användning av spektralbibliotek baserat på gruppering av fragmentjoner med korrelerade elueringsprofiler. Denna analys tar hänsyn till både MS1- och MS2-intensitetsinformation för att få korrelerade toppgrupper, men kasserar implicit fragment med betydande störningar på grund av deras dåliga korrelation med en prekursors elueringsprofil. Även om en lovande väg för upptäckt av tidigare oobserverade analyter, det faktum att detta tillvägagångssätt använder ingen tidigare information som tillhandahålls av ett spektralbibliotek kan orsaka det att lida av en hög falsk negativ frekvens i komplexa prover 9 och gör det mer mottagligt för saknade data än riktade metoder när man försöker kvantifiera analyter över flera förhållanden. Här beskriver vi Specter, en algoritm för identifiering och kvantifiering av spektralbiblioteksmedlemmar inom DIA-data. Det är baserat på att erkänna och formalisera den grundläggande distinktionen mellan DIA och DDA, nämligen cofragmentering av potentiellt stort antal prekursorer, av vilka några kan dela fragment jon m / z förhållandet. Specter baseras på en principiell matematisk formulering av cofragmenteringsproblemet, som sedan löses med hjälp av linjär algebra. I motsats till det vanliga tillvägagångssättet med detektering av korrelerade kromatografiska profiler av utvalda prekursorfragmentjoner sker spektral dekonvolution enbart på MS2-nivå och involverar hela sekvensen av m/z-koordinater och den relativa intensiteten hos biblioteksspektratoppar. Detta möjliggör en direkt beräkning av extraherade jonkromatogram av fraktionerade bidrag av bibliotek prekursorer till MS2-spektra, som sedan kan visualiseras och analyseras med hjälp av traditionella kromatografiska metoder 10. Detta tillvägagångssätt är varken spektrum-centriskt (det matchar inte förvärvade MS2-spektra med dem i en databas) eller peptid-centriskt (det bedömer inte bevisen för enskilda biblioteksmedlemmar inom de förvärvade data), i motsats till alla andra befintliga metoder. Snarare är det "kombinationscentrisk", i det att det identifierar och kvantifierar den enda kombinationen av biblioteksspektra som bäst förklarar ett förvärvat MS2-spektrum. Detta tillvägagångssätt tar bort behovet av att minska spektra till botade fragment joner, bär en i sig en låg falsk upptäckt
Metoden Specter REF använder regressionsmodeller för att beskriva blandningar peptider, men den fungerar på MS2-nivå och kräver biblioteksspektra för varje modellerad peptid; den använder inte MS1-data.
Specter: linear deconvolution as a new paradigm for targeted analysis of data-independent acquisition mass spectrometry proteomics
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science']}