Revista de Proteómica y Bioinformática
Acceso abierto

abstracto

Evaluación del consenso de cuatro algoritmos de identificación de péptidos para proteómica basada en espectrometría de masas en tándem

Ruben K. Dagda, Tamanna Sultana y James Lyons-Weiler

La disponibilidad de diferentes esquemas de puntuación y configuraciones de filtro de los algoritmos de búsqueda de bases de datos de proteínas ha ampliado considerablemente el número de métodos de búsqueda para identificar péptidos candidatos a partir de espectros MS/MS. Anteriormente hemos demostrado que los métodos basados en el consenso que combinan tres algoritmos de búsqueda producen una mayor sensibilidad y especificidad en comparación con el uso de un solo motor de búsqueda (método individual). Presumimos que la unión de cuatro motores de búsqueda (Sequest, Mascot, X!Tandem y Phenyx) puede mejorar aún más la sensibilidad y la especificidad. Se generaron gráficos ROC para medir la sensibilidad y la especificidad de 5460 métodos de consenso derivados del mismo conjunto de datos. Descubrimos que Ma scot superó a los métodos individuales en sensibilidad y especificidad, mientras que Phenyx fue el peor. Los métodos de consenso de unión generalmente produjeron una sensibilidad mucho mayor, mientras que los métodos de consenso de intersección dieron una especificidad mucho mayor. Los métodos de unión de cuatro algoritmos de búsqueda mejoraron modestamente la sensibilidad, pero no la especificidad, en comparación con los métodos de unión que utilizaron tres motores de búsqueda. Esto sugiere que una estrategia basada en una combinación específica de algoritmos de búsqueda, en lugar de simplemente "tantos motores de búsqueda como sea posible", puede ser una estrategia clave para el éxito con la identificación de péptidos. Por último, proporcionamos estrategias para optimizar la sensibilidad o la especificidad de la identificación de péptidos en los espectros de MS/MS para diferentes condiciones específicas del usuario.