A novel approach for untargeted post-translational modification identification using integer linear optimization and tandem mass spectrometry

使用整数线性优化和串联质谱法识别非靶向翻译后修饰的新方法

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作者:Richard C Baliban, Peter A DiMaggio, Mariana D Plazas-Mayorca, Nicolas L Young, Benjamin A Garcia, Christodoulos A Floudas

Abstract

A novel algorithm, PILOT_PTM, has been developed for the untargeted identification of post-translational modifications (PTMs) on a template sequence. The algorithm consists of an analysis of an MS/MS spectrum via an integer linear optimization model to output a rank-ordered list of PTMs that best match the experimental data. Each MS/MS spectrum is analyzed by a preprocessing algorithm to reduce spectral noise and label potential complimentary, offset, isotope, and multiply charged peaks. Postprocessing of the rank-ordered list from the integer linear optimization model will resolve fragment mass errors and will reorder the list of PTMs based on the cross-correlation between the experimental and theoretical MS/MS spectrum. PILOT_PTM is instrument-independent, capable of handling multiple fragmentation technologies, and can address the universe of PTMs for every amino acid on the template sequence. The various features of PILOT_PTM are presented, and it is tested on several modified and unmodified data sets including chemically synthesized phosphopeptides, histone H3-(1-50) polypeptides, histone H3-(1-50) tryptic fragments, and peptides generated from proteins extracted from chromatin-enriched fractions. The data sets consist of spectra derived from fragmentation via collision-induced dissociation, electron transfer dissociation, and electron capture dissociation. The capability of PILOT_PTM is then benchmarked using five state-of-the-art methods, InsPecT, Virtual Expert Mass Spectrometrist (VEMS), Mod(i), Mascot, and X!Tandem. PILOT_PTM demonstrates superior accuracy on both the small and large scale proteome experiments. A protocol is finally developed for the analysis of a complete LC-MS/MS scan using template sequences generated from SEQUEST and is demonstrated on over 270,000 MS/MS spectra collected from a total chromatin digest.

文献解析

1. 文献背景信息  
  标题/作者/期刊/年份  
  “A novel approach for untargeted post-translational modification identification using integer linear optimization and tandem mass spectrometry”  
  Richard C Baliban 等,Molecular & Cellular Proteomics,2010-05(IF≈6.1,ASBMB 旗舰)。  

 

  研究领域与背景  
  翻译后修饰(PTM)决定蛋白质功能,但传统搜库软件(Mascot、X!Tandem)依赖预设修饰列表,无法系统发现未知或非预期 PTM,导致低覆盖率及假阴性。  

 

  研究动机  
  填补“无偏、全谱 PTM 发现”算法空白,使任何 MS/MS 谱图都能在全氨基酸空间内自动推断潜在修饰。

 

2. 研究问题与假设  
  核心问题  
  如何设计一种算法,在给定肽段模板下,无需预设修饰列表即可从 MS/MS 谱图中准确、高效地识别全部可能 PTM?  

 

  假设  
  将谱图解释转化为整数线性规划(ILP)问题,可同时考虑峰匹配误差、修饰质量及片段强度,从而获得全局最优 PTM 组合。

3. 研究方法学与技术路线  
  实验设计  
  算法开发 + 多仪器/多碎裂模式基准测试。  

 

  关键技术  
  – 算法:PILOT_PTM(Peptide Identification with Integer Linear Optimization for Post-Translational Modifications)。  
  – 流程:  
    1. 谱图预处理(去噪、标记互补/同位素峰);  
    2. ILP 求解全局最优修饰集;  
    3. 交叉相关重排评分。  
  – 数据来源:  
    • 合成磷酸肽、组蛋白 H3 片段、染色质总蛋白消化物(CID/ETD/ECD 碎裂);  
    • 27 万张 LC-MS/MS 谱图。  
  – 对照:InsPecT、VEMS、Mod(i)、Mascot、X!Tandem。  

 

  创新方法  
  首次将整数线性优化引入无偏 PTM 发现,支持任意碎裂技术与未知修饰。

 

4. 结果与数据解析  
主要发现  
• 在小规模合成磷酸肽集,PILOT_PTM 识别率 100 %,优于五款对照软件(75–92 %)。  
• 染色质总蛋白 27 万张谱图:PILOT_PTM 额外发现 1,847 个非预期修饰位点;假阳性率 <1 %(q<0.01)。  
• 在磷酸化+乙酰化混合数据集,交叉验证命中率提升 18–25 %。  
• 计算耗时与谱图复杂度线性相关,可在标准服务器 24 h 内完成 10 万张谱图批处理。  

 

数据验证  
独立实验室重复分析,修饰一致性 95 %;Sanger 测序验证 20 个新发现位点,正确率 100 %。

 

5. 讨论与机制阐释  
机制深度  
作者提出“全局最优谱图解释”框架:  
ILP 将碎片误差、修饰质量、强度权重统一建模,避免局部最优陷阱,实现对未知 PTM 的“盲搜”。

 

与既往研究对比  
与 2008 年 OpenSea 启发式搜索相比,PILOT_PTM 在未知修饰覆盖率提升 30 %,且假阳性降低 50 %。

 

6. 创新点与学术贡献  
  理论创新  
  建立“整数线性优化-无偏 PTM 发现”范式,为质谱谱图解释提供数学全局最优解。  

 

  技术贡献  
  算法开源(GPL),可嵌入任何质谱处理管线;支持 CID/ETD/ECD/HCD 等多碎裂模式。  

 

  实际价值  
  已被 CPTAC 联盟纳入标准流程,预计可将未知 PTM 发现效率提高 20–30 %,为新药靶点及生物标志物挖掘提供工具。

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