論文の概要: Accurate de novo sequencing of the modified proteome with OmniNovo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12272v1
• Date: Sat, 13 Dec 2025 10:27:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.192898
• Title: Accurate de novo sequencing of the modified proteome with OmniNovo
• Title（参考訳）: OmniNovoによる修飾プロテオームの正確なnovoシークエンシング
• Authors: Yuhan Chen, Shang Qu, Zhiqiang Gao, Yuejin Yang, Xiang Zhang, Sheng Xu, Xinjie Mao, Liujia Qian, Jiaqi Wei, Zijie Qiu, Chenyu You, Lei Bai, Ning Ding, Tiannan Guo, Bowen Zhou, Siqi Sun,
• Abstract要約: タンデム質量スペクトルから直接ペプチドの参照なしシークエンシングのための統合ディープラーニングフレームワークであるOmniNovoを紹介する。 オムニノヴォは、質量制限された復号アルゴリズムと厳密な偽発見率の推定を統合することで、最先端の精度を達成し、1%の偽発見率で標準アプローチよりも51%多くのペプチドを同定する。 重要なことに、このモデルは、トレーニング中に見えない生物の部位に一般化し、プロテオームの暗黒物質を照らし、細胞制御の偏りのない包括的解析を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.43336836259004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Post-translational modifications (PTMs) serve as a dynamic chemical language regulating protein function, yet current proteomic methods remain blind to a vast portion of the modified proteome. Standard database search algorithms suffer from a combinatorial explosion of search spaces, limiting the identification of uncharacterized or complex modifications. Here we introduce OmniNovo, a unified deep learning framework for reference-free sequencing of unmodified and modified peptides directly from tandem mass spectra. Unlike existing tools restricted to specific modification types, OmniNovo learns universal fragmentation rules to decipher diverse PTMs within a single coherent model. By integrating a mass-constrained decoding algorithm with rigorous false discovery rate estimation, OmniNovo achieves state-of-the-art accuracy, identifying 51\% more peptides than standard approaches at a 1\% false discovery rate. Crucially, the model generalizes to biological sites unseen during training, illuminating the dark matter of the proteome and enabling unbiased comprehensive analysis of cellular regulation.
• Abstract（参考訳）: 翻訳後修飾(PTM)は動的化学言語制御タンパク質の機能として機能するが、現在のプロテオミクス法は修飾プロテオームの大部分に盲目のままである。 標準的なデータベース検索アルゴリズムは、検索空間の組合せ的な爆発に悩まされ、非文字化または複雑な修正の識別が制限される。 ここでは,未修飾および修飾ペプチドのタンデム質量スペクトルから直接の参照なしシークエンシングのための統合ディープラーニングフレームワークであるOmniNovoを紹介する。 特定の修正タイプに限定された既存のツールとは異なり、OmniNovoは単一のコヒーレントモデル内で多様なPTMを解読する普遍的な断片化規則を学ぶ。 オムニノヴォは、質量制限された復号アルゴリズムと厳密な偽発見率推定を統合することにより、最先端の精度を達成し、標準手法よりも51倍のペプチドを1倍の偽発見率で同定する。 重要なことに、このモデルは、トレーニング中に見えない生物の部位に一般化し、プロテオームの暗黒物質を照らし、細胞制御の偏りのない包括的解析を可能にする。

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