論文の概要: Disentangling the Complex Multiplexed DIA Spectra in De Novo Peptide Sequencing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15684v1
- Date: Sun, 24 Nov 2024 02:10:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:18:35.748428
- Title: Disentangling the Complex Multiplexed DIA Spectra in De Novo Peptide Sequencing
- Title(参考訳): De Novoペプチドシークエンシングにおける複素多重DIAスペクトルの分離
- Authors: Zheng Ma, Zeping Mao, Ruixue Zhang, Jiazhen Chen, Lei Xin, Paul Shan, Ali Ghodsi, Ming Li,
- Abstract要約: Data-Independent Acquisition (DIA) は、高強度ピークをサンプリングするだけでなく、すべてのペプチドをカバーする感度を向上させるために導入された。
デノボペプチドシークエンシングにおけるDIAデータの有用性は明らかになっていない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.24090686599962
- License:
- Abstract: Data-Independent Acquisition (DIA) was introduced to improve sensitivity to cover all peptides in a range rather than only sampling high-intensity peaks as in Data-Dependent Acquisition (DDA) mass spectrometry. However, it is not very clear how useful DIA data is for de novo peptide sequencing as the DIA data are marred with coeluted peptides, high noises, and varying data quality. We present a new deep learning method DIANovo, and address each of these difficulties, and improves the previous established system DeepNovo-DIA by from 25% to 81%, averaging 48%, for amino acid recall, and by from 27% to 89%, averaging 57%, for peptide recall, by equipping the model with a deeper understanding of coeluted DIA spectra. This paper also provides criteria about when DIA data could be used for de novo peptide sequencing and when not to by providing a comparison between DDA and DIA, in both de novo and database search mode. We find that while DIA excels with narrow isolation windows on older-generation instruments, it loses its advantage with wider windows. However, with Orbitrap Astral, DIA consistently outperforms DDA due to narrow window mode enabled. We also provide a theoretical explanation of this phenomenon, emphasizing the critical role of the signal-to-noise profile in the successful application of de novo sequencing.
- Abstract(参考訳): Data-Independent Acquisition (DIA) は、DDA(Data-Dependent Acquisition)質量分析法のように高強度ピークをサンプリングするだけでなく、すべてのペプチドをカバーする感度を向上させるために導入された。
しかし,DIAデータにコヒーレントペプチド,高ノイズ,各種データ品質が混在しているため,デノボペプチドシークエンシングにDIAデータがどの程度有用かは明らかになっていない。
アミノ酸リコールでは48%,ペプチドリコールでは27%から89%,ペプチドリコールでは57%,共役DIAスペクトルを深く理解することで,従来確立されていたシステムであるDeepNovo-DIAを25%から81%改善する。
また, DDA と DIA の比較により, de novo ペプチドのシークエンシングに DIA データをいつ利用できるか, あるいはデータベース検索モードで DDA と DIA を比較しないか,といった基準も提示する。
古い世代の機器では、DIAは孤立窓が狭くなっているが、より広い窓では利点が失われている。
しかし、Orbitrap Astralでは、DIAはウィンドウモードが狭いため、常にDDAを上回っている。
また、この現象を理論的に説明し、de novoシークエンシングの成功における信号対雑音プロファイルの重要な役割を強調した。
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