Транс-протеомный трубопровод - Trans-Proteomic Pipeline

ТЭС
Разработчики)Институт системной биологии
изначальный выпуск10 декабря 2004 г.; 15 лет назад (2004-12-10)
Стабильный выпуск
5.0.0 / 11 октября 2016; 4 года назад (2016-10-11)[1]
Написано вC ++, Perl, Ява
Операционная системаLinux, Windows, OS X
ТипБиоинформатика / Программное обеспечение для масс-спектрометрии
ЛицензияGPL версии 2.0 и LGPL
Интернет сайтTPP Wiki

В Транс-протеомный трубопровод (ТЭС) является Открытый исходный код программное обеспечение для анализа данных протеомика разработан в Институт системной биологии (ISB) Руэди Эберсольд группа Сиэтлского протеомного центра. TPP включает PeptideProphet,[2] ProteinProphet,[3] ASAPRatio, XPRESS и Весы.

Компоненты программного обеспечения

Присвоение вероятности и проверка

PeptideProphet выполняет статистическую проверку совпадений пептидных спектров (PSM), используя результаты поисковых систем, оценивая коэффициент ложного обнаружения (FDR) на уровне PSM.[4] Первоначальный PeptideProphet использовал припадок Гауссово распределение за правильную идентификацию и подгонку гамма-распределение за неправильную идентификацию. Более поздняя модификация программы позволила использовать подход «цель-ловушка», используя либо модель смеси переменных компонентов, либо полупараметрическую модель смеси.[5] В PeptideProphet при указании тега-приманки будет использоваться модель смеси переменных компонентов, а при выборе непараметрической модели будет использоваться модель полупараметрической смеси.

ProteinProphet идентифицирует белки на основе результатов PeptideProphet.[6]

Маю выполняет статистическую проверку идентификации белков, оценивая Коэффициент ложного обнаружения (FDR) на уровне белка.[7]

Работа с спектральной библиотекой

Инструмент SpectraST может создавать спектральные библиотеки и наборы данных для поиска с использованием этих библиотек.[8]

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Доступен релиз TPP 5.0.0
  2. ^ Программное обеспечение: PeptideProphet - SPCTools
  3. ^ Программное обеспечение: ProteinProphet - SPCTools
  4. ^ Келлер, А; Несвижский, А; Колкер, Э; Эберсольд, Р. (2002). «Эмпирическая статистическая модель для оценки точности идентификации пептидов с помощью MS / MS и поиска в базе данных». Анальный хим. 74 (20): 5383–5392. Дои:10.1021 / ac025747h. PMID  12403597.
  5. ^ Чхве, Хёнвон; Гош, Дебашис; Несвижский, Алексей И. (2008). «Статистическая проверка идентификации пептидов в крупномасштабной протеомике с использованием стратегии поиска по базе данных мишень-ловушка и гибкого моделирования смеси» (PDF). Журнал протеомных исследований. 7 (1): 286–292. Дои:10.1021 / pr7006818. ISSN  1535-3893. PMID  18078310.
  6. ^ Несвижский А.И., Келлер А., Колкер Э., Эберсольд Р. (2003) "Статистическая модель для идентификации белков тандемной масс-спектрометрией. "Anal Chem 75: 4646-58
  7. ^ Reiter, L .; Claassen, M .; Schrimpf, SP .; Йованович, М .; Schmidt, A .; Buhmann, JM .; Хенгартнер, Миссури; Эберсольд, Р. (ноябрь 2009 г.). «Частота ложных открытий идентификации белков для очень больших наборов протеомных данных, полученных с помощью тандемной масс-спектрометрии». Протеомика клеток Mol. 8 (11): 2405–17. Дои:10.1074 / mcp.M900317-MCP200. ЧВК  2773710. PMID  19608599.
  8. ^ Программное обеспечение: SpectraST - SPCTools