• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

基于数据的代谢物注释重新评分显著提高了灵敏度。

Data-Driven Rescoring of Metabolite Annotations Significantly Improves Sensitivity.

机构信息

VIB-UGent Center for Medical Biotechnology , Ghent , 9000 , Belgium.

Department of Biochemistry, Faculty of Medicine , Ghent University , Ghent , 9000 , Belgium.

出版信息

Anal Chem. 2018 Oct 2;90(19):11636-11642. doi: 10.1021/acs.analchem.8b03224. Epub 2018 Sep 21.

DOI:10.1021/acs.analchem.8b03224
PMID:30188119
Abstract

When analyzing mass spectrometry imaging data sets, assigning a molecule to each of the thousands of generated images is a very complex task. Recent efforts have taken lessons from (tandem) mass spectrometry proteomics and applied them to imaging mass spectrometry metabolomics, with good results. Our goal is to go a step further in this direction and apply a well established, data-driven method to improve the results obtained from an annotation engine. By using a data-driven rescoring strategy, we are able to consistently improve the sensitivity of the annotation engine while maintaining control of statistics like estimated rate of false discoveries. All the code necessary to run a search and extract the additional features can be found at https://github.com/anasilviacs/sm-engine and to rescore the results from a search in https://github.com/anasilviacs/rescore-metabolites .

摘要

在分析质谱成像数据集时,将分子分配给生成的数千张图像中的每一张都是一项非常复杂的任务。最近的研究从(串联)质谱蛋白质组学中吸取了经验,并将其应用于成像质谱代谢组学,取得了很好的效果。我们的目标是在这一方向上更进一步,应用一种成熟的、数据驱动的方法来改进注释引擎获得的结果。通过使用数据驱动的重新评分策略,我们能够在保持对估计错误发现率等统计数据的控制的同时,提高注释引擎的灵敏度。运行搜索和提取附加特征所需的所有代码都可以在 https://github.com/anasilviacs/sm-engine 上找到,而在 https://github.com/anasilviacs/rescore-metabolites 上重新评分搜索结果。

相似文献

1
Data-Driven Rescoring of Metabolite Annotations Significantly Improves Sensitivity.基于数据的代谢物注释重新评分显著提高了灵敏度。
Anal Chem. 2018 Oct 2;90(19):11636-11642. doi: 10.1021/acs.analchem.8b03224. Epub 2018 Sep 21.
2
MSRescore 3.0 Is a Modular, Flexible, and User-Friendly Platform to Boost Peptide Identifications, as Showcased with MS Amanda 3.0.MSRescore 3.0 是一个模块化、灵活且用户友好的平台,可提高肽鉴定的质量,这一点在 MS Amanda 3.0 中得到了很好的展示。
J Proteome Res. 2024 Aug 2;23(8):3200-3207. doi: 10.1021/acs.jproteome.3c00785. Epub 2024 Mar 16.
3
Translational Metabolomics of Head Injury: Exploring Dysfunctional Cerebral Metabolism with Ex Vivo NMR Spectroscopy-Based Metabolite Quantification头部损伤的转化代谢组学:基于体外核磁共振波谱的代谢物定量分析探索脑代谢功能障碍
4
FDR-controlled metabolite annotation for high-resolution imaging mass spectrometry.FDR 控制的代谢物注释用于高分辨率成像质谱。
Nat Methods. 2017 Jan;14(1):57-60. doi: 10.1038/nmeth.4072. Epub 2016 Nov 14.
5
In-depth analysis of protein inference algorithms using multiple search engines and well-defined metrics.使用多个搜索引擎和明确的指标对蛋白质推断算法进行深入分析。
J Proteomics. 2017 Jan 6;150:170-182. doi: 10.1016/j.jprot.2016.08.002. Epub 2016 Aug 4.
6
MPA Portable: A Stand-Alone Software Package for Analyzing Metaproteome Samples on the Go.MPA 便携式:一款用于随时随地分析宏蛋白质组样品的独立软件包。
Anal Chem. 2018 Jan 2;90(1):685-689. doi: 10.1021/acs.analchem.7b03544. Epub 2017 Dec 19.
7
MaRaCluster: A Fragment Rarity Metric for Clustering Fragment Spectra in Shotgun Proteomics.MaRaCluster:一种用于鸟枪法蛋白质组学中片段谱聚类的片段稀有度度量方法。
J Proteome Res. 2016 Mar 4;15(3):713-20. doi: 10.1021/acs.jproteome.5b00749. Epub 2016 Jan 12.
8
Maximizing the sensitivity and reliability of peptide identification in large-scale proteomic experiments by harnessing multiple search engines.利用多个搜索引擎,最大限度地提高大规模蛋白质组学实验中肽鉴定的灵敏度和可靠性。
Proteomics. 2010 Mar;10(6):1172-89. doi: 10.1002/pmic.200900074.
9
PIA: An Intuitive Protein Inference Engine with a Web-Based User Interface.PIA:一款具有基于网络用户界面的直观蛋白质推断引擎。
J Proteome Res. 2015 Jul 2;14(7):2988-97. doi: 10.1021/acs.jproteome.5b00121. Epub 2015 Jun 10.
10
Using the entrapment sequence method as a standard to evaluate key steps of proteomics data analysis process.以截留序列法作为标准来评估蛋白质组学数据分析过程的关键步骤。
BMC Genomics. 2017 Mar 14;18(Suppl 2):143. doi: 10.1186/s12864-017-3491-2.

引用本文的文献

1
Met-ID: An Open-Source Software for Comprehensive Annotation of Multiple On-Tissue Chemical Modifications in MALDI-MSI.Met-ID:一种用于基质辅助激光解吸电离质谱成像中多种组织化学修饰综合注释的开源软件。
Anal Chem. 2025 Apr 29;97(16):9033-9041. doi: 10.1021/acs.analchem.5c00633. Epub 2025 Apr 20.
2
METASPACE-ML: Context-specific metabolite annotation for imaging mass spectrometry using machine learning.METASPACE-ML:基于机器学习的成像质谱代谢物特异性注释
Nat Commun. 2024 Oct 22;15(1):9110. doi: 10.1038/s41467-024-52213-9.
3
The RNA landscape of the human placenta in health and disease.
人类胎盘在健康和疾病中的 RNA 全景。
Nat Commun. 2021 May 11;12(1):2639. doi: 10.1038/s41467-021-22695-y.
4
Speeding Up Percolator.加快渗滤器。
J Proteome Res. 2019 Sep 6;18(9):3353-3359. doi: 10.1021/acs.jproteome.9b00288. Epub 2019 Aug 23.