論文の概要: Towards Less Biased Data-driven Scoring with Deep Learning-Based End-to-end Database Search in Tandem Mass Spectrometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06511v1
- Date: Wed, 8 May 2024 19:39:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-13 15:38:11.176505
- Title: Towards Less Biased Data-driven Scoring with Deep Learning-Based End-to-end Database Search in Tandem Mass Spectrometry
- Title（参考訳）: タンデム質量分析法における深層学習に基づくエンド・ツー・エンドデータベース探索によるバイアスの少ないデータ駆動スコーリング
- Authors: Yonghan Yu, Ming Li,
- Abstract要約: DeepSearchは、タンデム質量分析のための最初のディープラーニングベースのエンドツーエンドデータベース検索手法である。
イオン対イオンマッチングに依存する従来の方法とは異なり、DeepSearchはペプチドスペクトルマッチングをスコアするデータ駆動アプローチを採用している。
また、DeepSearchは、変数の翻訳後の修正をゼロショットでプロファイルできる、最初のディープラーニングベースの方法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.830420622355277
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Peptide identification in mass spectrometry-based proteomics is crucial for understanding protein function and dynamics. Traditional database search methods, though widely used, rely on heuristic scoring functions and statistical estimations have to be introduced for a higher identification rate. Here, we introduce DeepSearch, the first deep learning-based end-to-end database search method for tandem mass spectrometry. DeepSearch leverages a modified transformer-based encoder-decoder architecture under the contrastive learning framework. Unlike conventional methods that rely on ion-to-ion matching, DeepSearch adopts a data-driven approach to score peptide spectrum matches. DeepSearch is also the first deep learning-based method that can profile variable post-translational modifications in a zero-shot manner. We showed that DeepSearch's scoring scheme expressed less bias and did not require any statistical estimation. We validated DeepSearch's accuracy and robustness across various datasets, including those from species with diverse protein compositions and a modification-enriched dataset. DeepSearch sheds new light on database search methods in tandem mass spectrometry.
- Abstract（参考訳）: 質量分析に基づくプロテオミクスにおけるペプチドの同定はタンパク質の機能や力学を理解する上で重要である。
従来のデータベース検索手法は広く使われているが、ヒューリスティックスコアリング機能に依存しており、高い識別率のために統計的推定を導入する必要がある。
本稿では,タンデム質量分析のためのディープラーニングベースのエンドツーエンドデータベース検索手法であるDeepSearchを紹介する。
DeepSearchは、改良されたトランスフォーマーベースのエンコーダ-デコーダアーキテクチャを、対照的な学習フレームワークの下で活用する。
イオン対イオンマッチングに依存する従来の方法とは異なり、DeepSearchはペプチドスペクトルマッチングをスコアするデータ駆動アプローチを採用している。
また、DeepSearchは、変数の翻訳後の修正をゼロショットでプロファイルできる、最初のディープラーニングベースの方法である。
We showed that DeepSearch's score scheme expressed less bias and not required any statistics estimation。
DeepSearchの正確性と堅牢性は,多様なタンパク質組成を持つ種や改良されたデータセットを含む,さまざまなデータセットにわたって検証した。
DeepSearchはタンデム質量分析法でデータベース検索方法に新たな光を放つ。
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