Revista de Proteómica y Bioinformática
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abstracto

Mejora de la identificación de fosfopéptidos/proteínas mediante un nuevo marco de minería de datos para el preprocesamiento de espectros de MS/MS

Fabio R. Cerqueira, Sandra Morandell, Stefan Ascher, Karl Mechtler, Lukas A. Huber, Bernhard Pfeifer, Armin Graber, Bernhard Tilg y Christian Baumgartner

La identificación de fosfopéptidos/proteínas mediante espectrometría de masas en tándem (MS/MS) es un tema desafiante en la investigación proteómica . En particular, los fosfopéptidos muestran típicamente picos de baja intensidad de iones b e y en los espectros cuando se fosforila la serina o la treonina. En consecuencia, los algoritmos existentes para la identificación de péptidos y proteínas generan una alta tasa de falsos descubrimientos cuando se trata de espectros de fosfopéptidos. Con el fin de aumentar el número de identificaciones correctas de fosfopéptidos mediante la búsqueda en bases de datos, se propone un nuevo enfoque de extracción de datos para el preprocesamiento de espectros. Se utiliza un clasificador de máquina de vectores de soporte para calcular la probabilidad de que cada pico represente un ion b o y. A continuación, los picos de baja probabilidad se eliminan de los espectros, mientras que los picos restantes mejoran sus intensidades. Como resultado, se proporciona un gran aumento en la relación señal-ruido y las posibilidades de detectar picos importantes aumentan significativamente. Los experimentos con MASCOT y SEQUEST junto con Peptide/ProteinProphet y un enfoque de base de datos señuelo mostraron una mejora significativa en la sensibilidad de la identificación de fosfopéptidos sin comprometer la especificidad, lo que demuestra que nuestra nueva estrategia para el preprocesamiento de espectros de MS/MS es una poderosa herramienta proteómica para mejorar las identificaciones de fosfopéptidos.