[发明专利]用于糖肽鉴定的方法、装置和计算机可读介质有效
申请号: | 201980015408.7 | 申请日: | 2019-02-21 |
公开(公告)号: | CN111758029B | 公开(公告)日: | 2023-06-09 |
发明(设计)人: | 朱森发;T·阮-孔;P·M·鲁德 | 申请(专利权)人: | 新加坡科技研究局 |
主分类号: | G01N30/72 | 分类号: | G01N30/72 |
代理公司: | 北京世峰知识产权代理有限公司 11713 | 代理人: | 康健;王思琪 |
地址: | 新加坡*** | 国省代码: | 暂无信息 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 糖肽 鉴定 方法 装置 计算机 可读 介质 | ||
方法鉴定样品中的糖肽。该方法包括将样品的MS1前体的质谱转换为图中的多于一个节点,每个节点对应样品中待鉴定的糖肽的一个质量和一个保留时间;计算节点对的所有组合之间的质量和/或保留时间的差异;生成节点的图论网络;并基于节点的图论网络预测样品中糖肽的组成,以鉴定糖肽。
技术领域
本发明涉及糖肽鉴定领域。特别地,本发明涉及使用液相色谱质谱(LCMS)数据的图论分析(graph theoretic analysis)进行糖肽鉴定的方法、装置和计算机可读介质。
背景技术
当前的糖肽鉴定方法集中于基于蛋白质组学分析来解释糖肽LCMS数据。这些方法通常涉及数据库驱动的MS/MS碎片搜索,该搜索依赖于将由基因组生成的理论肽和理论聚糖的数据库结合起来,以产生具有糖肽的理论MS/MS碎片的理论糖肽数据库。为了限制原本在计算上不切实际的数据库的尺寸,研究单糖蛋白的常用方法是首先通过在糖组学实验中表征释放的N-糖组来限制聚糖列表。LCMS数据中的糖肽通过将检测到的前体(即MS1前体)和MS/MS碎片离子(即MS2碎片离子)与以上提及的理论数据库进行匹配,并且然后对置信度进行统计评分来鉴定。
基于理论数据库,一些数据库依赖性算法和软件是可用的,以鉴定N-糖肽,例如Byonic(ProteinMetrics)、Proteome Discoverer(Thermo)、GlycoPeptideSearch、GlycoPepEvaluator、MAGIC和pGlyco。当存在足够的关于糖蛋白及其糖基化的先验知识时,这些程序运行很好。然而,这些数据库依赖性方法的固有局限性在于,它们无法鉴定不在用户提供的数据库中的意料之外的糖肽,即使原始数据中该糖肽在专家研究人员看来是明显的。此外,数据库依赖性软件不会显示(1)哪些峰未被鉴定出、(2)未被鉴定出的很有可能是糖肽的谱图、(3)当谱图与数据库匹配良好但会与数据库外的序列匹配更好时、(4)当搜索参数次优时会警告研究者的注解完整性的评估和(5)使能够进行探索的密集LCMS数据的可视化表示。由于糖肽的总集合是未知的,上述当前方法产生了“不知道你所不知道的事物”的问题,并且还限制了蛋白质组学解决方案增加发现的肽的数目并降低错误检测率。
因此,需要解决以上提及的缺点并还提供其他相关优点的方法。
发明概述
示例性实施方案包括用于糖肽鉴定的方法和装置。
一种示例性实施方案是用于鉴定样品中糖肽的方法。该方法包括将样品的MS1前体的质谱转换为图中的多于一个节点,每个节点对应样品中待鉴定的糖肽的一个质量和一个保留时间;计算节点对的所有组合之间的质量和/或保留时间的差异;生成节点的图论网络;并基于节点的图论网络预测样品中糖肽的组成,以鉴定糖肽。
一种示例性实施方案是用于鉴定样品中糖肽的装置。该装置包括至少一个输入模块;至少一个输出模块;至少一个处理器;以及至少一个包含计算机程序代码的存储器。输入模块被配置为接收来自液相色谱-质谱(LC-MS)系统的数据,该数据包括质谱数据。输出模块被配置为输出所鉴定的糖肽的结果。至少一个存储器和计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使装置至少:将样品的MS1前体的质谱转换为图中的多于一个节点,每个节点对应样品中待鉴定的糖肽的一个质量和一个保留时间;计算节点对的所有组合之间的质量和/或保留时间的差异;生成节点的图论网络;并基于节点的图论网络预测样品中糖肽的组成,以鉴定糖肽。
附图简述
附图用于示出各种实施方案并解释各种原理和根据示例性实施方案的优点,在附图中,遍及单独视图的相似的附图标记指代相同或功能相似的元件,并且其与以下详细描述一起并入说明书中并构成说明书的一部分。
图1是根据一种示例性实施方案用于样品中的糖肽鉴定的方法。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于新加坡科技研究局,未经新加坡科技研究局许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201980015408.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。