論文の概要: NovoBench: Benchmarking Deep Learning-based De Novo Peptide Sequencing Methods in Proteomics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11906v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 08:23:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 00:46:12.090544
• Title: NovoBench: Benchmarking Deep Learning-based De Novo Peptide Sequencing Methods in Proteomics
• Title（参考訳）: NovoBench: プロテオミクスにおけるDe Novo Peptideシークエンシング手法のベンチマーク
• Authors: Jingbo Zhou, Shaorong Chen, Jun Xia, Sizhe Liu, Tianze Ling, Wenjie Du, Yue Liu, Jianwei Yin, Stan Z. Li,
• Abstract要約: Emphde novoペプチドシークエンシングのための初となるNovoBenchベンチマークを報告する。 多様な質量スペクトルデータ、統合モデル、総合的な評価指標から構成される。 DeepNovo、PointNovo、Casanovo、InstaNovo、AdaNovo、$pi$-HelixNovoといった最近の手法が私たちのフレームワークに統合されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.03989832372747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tandem mass spectrometry has played a pivotal role in advancing proteomics, enabling the high-throughput analysis of protein composition in biological tissues. Many deep learning methods have been developed for \emph{de novo} peptide sequencing task, i.e., predicting the peptide sequence for the observed mass spectrum. However, two key challenges seriously hinder the further advancement of this important task. Firstly, since there is no consensus for the evaluation datasets, the empirical results in different research papers are often not comparable, leading to unfair comparison. Secondly, the current methods are usually limited to amino acid-level or peptide-level precision and recall metrics. In this work, we present the first unified benchmark NovoBench for \emph{de novo} peptide sequencing, which comprises diverse mass spectrum data, integrated models, and comprehensive evaluation metrics. Recent impressive methods, including DeepNovo, PointNovo, Casanovo, InstaNovo, AdaNovo and $\pi$-HelixNovo are integrated into our framework. In addition to amino acid-level and peptide-level precision and recall, we evaluate the models' performance in terms of identifying post-tranlational modifications (PTMs), efficiency and robustness to peptide length, noise peaks and missing fragment ratio, which are important influencing factors while seldom be considered. Leveraging this benchmark, we conduct a large-scale study of current methods, report many insightful findings that open up new possibilities for future development. The benchmark will be open-sourced to facilitate future research and application.
• Abstract（参考訳）: タンデム質量分析法はプロテオミクスの進行において重要な役割を担い、生体組織におけるタンパク質組成の高スループット解析を可能にした。 多くのディープラーニング法が、観測された質量スペクトルのペプチド配列を予測するために、emph{de novo}ペプチドシークエンシングタスクのために開発された。 しかし、2つの重要な課題は、この重要なタスクのさらなる進歩を著しく妨げている。 第一に、評価データセットにはコンセンサスがないため、異なる研究論文における実証結果は、しばしば比較されないため、不公平な比較に繋がる。 第二に、現在の方法は通常アミノ酸レベルまたはペプチドレベルの精度とリコール基準に制限される。 本研究では,多種多様な質量スペクトルデータ,統合モデル,総合的評価指標を含む,最初の統一ベンチマークであるNovoBenchを,<emph{de novo}ペプチドシークエンシングのために提示する。 DeepNovo、PointNovo、Casanovo、InstaNovo、AdaNovo、および$\pi$-HelixNovoといった最近の素晴らしい方法が私たちのフレームワークに統合されています。 アミノ酸レベルおよびペプチドレベルの精度とリコールに加えて, 翻訳後修飾 (PTM) の同定, ペプチド長, ノイズピーク, フラグメントの欠落率などのモデルの性能評価を行った。 このベンチマークを利用して、我々は現在の手法を大規模に研究し、多くの洞察に富んだ発見を報告し、今後の発展への新たな可能性を開く。 このベンチマークは、将来の研究とアプリケーションを促進するためにオープンソース化される。

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