蛋白质组学研究人员打开新的可能性

热费希尔科学最近宣布推出热科学蛋白质组发现者3.0软件2021年asm。蛋白质组学研究与广泛的综合工具,该软件有潜力提高多肽和蛋白质识别,促进更广泛和深入的理解生物系统

更多地了解蛋白质组发现者的最新版本,它是如何利用人工智能(AI)和对蛋白质组学研究者来说这意味着什么,我们采访了马克·桑德斯高级主管、软件产品管理热费希尔科学。

灰板(AB):蛋白质组学研究人员期望能从蛋白质组发现者的最新版本,它提供什么福利在以前版本的软件?

马克·桑德斯(女士):我认为这是我们的软件的亮点介绍今年在asm。蛋白质组与CHIMERYS发现者3.0软件智能搜索算法带来一个真正转型改进蛋白质组学数据处理。我们的最新版本允许客户深入挖掘他们的新的和现有的蛋白质组学数据大幅增加识别和量化肽的数量。改善依赖于样品的复杂性。但对于典型的蛋白质组学数据集,我们看到一个独特的肽识别数量增长了1.8倍和1.5倍数量的增加总蛋白质识别,相比现有的工具。我们非常兴奋,这个惊人的性能。这将允许人们深入挖掘数据,并拥有更大的覆盖他们学习的重要途径。它允许更大的灵活性。所以,他们可以选择他们想要生成数据是否在更高的吞吐量和得到相同数量的报道他们今天但用四分之一的时间。或者,他们可以实现更多报道来解锁新的见解。 We're really excited to see what our customers can achieve with these new capabilities.

阿瑟:软件被称为由MSAID CHIMERYS搜索引擎,你能解释更多关于这个,它使什么?

女士:我们的合作者在MSAID CHIMERYS智能搜索算法解决了一个长期的挑战在蛋白质组学,我们必须处理嵌合或混合串联质谱分析(MS / MS)光谱。所以,在一个复杂的混合物,当我们孤立的父离子肽片段,你通常不孤立单一的肽。你经常有很多前体和片段得到混合MS / MS谱。当前策略过程蛋白质组学数据只是能够识别几每个串联质谱肽。CHIMERYS,我们可以确定12 /光谱,我们都看到12肽洗脱相似质量的同时,我们现在可以获取所有的信息。这将导致大幅改善肽识别和定量更充分和切实deconvoluting仪器产生的数据。这是一直都存在的信息,但现在我们有工具能从数据中提取信息。

AB:新闻发布会上提到如何AI使蛋白质组学数据的深入挖掘,你能描述一下这是如何工作的以及如何更多的数据可以提取使用这种方法吗?

女士:人工智能和机器学习的核心CHIMERYS是如何发展的。CHIMERYS的训练集是来自超过140万个代表人类蛋白质的合成肽。数据收集Orbitrap仪器在多个碰撞能量,使用各种分割方法。这导致了惊人的2180万高质量的MS / MS谱。这是用作INFERYS深学习模型的基础,我们的同事在MSAID发达。他们使用图形处理单元(GPU)的神经网络串联质谱的生成预测模型。所以从本质上讲,如果你给软件肽序列和碰撞能量,它会非常准确地预测MS / MS谱包括这些离子的强度。除此之外,还有一个自动细化学习任何梯度预测肽保留时间长,我们可以使用另一个得分的因素。

与蛋白质组发现者3.0,我们注册一个新的INFERYS 2.0算法,扩展了我们之前。现在添加collision-induced离解(CID)分裂,串联质量标签(TMT)和TMT Pro-labeled肽在现有高碰撞能量(HCD)功能蛋白质组发现者2.5中被释放。所以,我们在去年的产品,这种预测能力这个现在有进一步的改善。但巨大的进步来自于我们如何杠杆INFERYS AI创建CHIMERYS,允许我们deconvolute这些嵌合MS / MS谱准确。CHIMERYS提供了识别利率约为80%,几乎是两倍的识别速度相比,当前的方法。

阿瑟:软件如何使自信的识别转录后修饰(天车)?你能为你的客户讨论为什么这很重要吗?

女士:知道蛋白质是如何修改是很重要的,因为这是信号和相关蛋白质的功能。通常不是一种蛋白质的存在但糖基化和磷酸化水平,真正决定其功能在那个特定的时间。蛋白质组发现者软件是一个可扩展的框架,这意味着用户可以部署第三方节点的软件提供定制功能的多功能天车的兴趣。例如,我们可以将从蛋白质指标glycoproteomics Byonic节点,女士PepSearch磷酸化或ptmRS在维也纳的分子病理学研究所提供当地网站本地化的信心。这些节点可以添加到工作流,独立或配合,让我们的用户部署purpose-build工作流,专门解决他们科学的需要。

阿瑟:高通量蛋白质组学的主要瓶颈是产生的大量的数据进行分析。你能概述新软件克服了这一瓶颈如何?

女士:蛋白质组发现者软件来处理复杂的数据通过研究管理,建立灵活的工作流,为统计分析结果过滤与互动的图形视图。我们可以管理研究从一开始。使用灵活的工作流可以构建定制工作流来满足您的需求,并回答大家的提问。此外,有许多工具为统计分析结果过滤和互动的图形视图。通过提供完全集成的功能流线的查看和解释这些大型数据集,以减少从结果到有意义的见解。

阿瑟:最后,相比之前的会议,似乎有一种从新的仪器介绍转移到新软件介绍。你能讨论为什么这是一个关注今年热费希尔科学吗?

女士:虽然我确实看到这一趋势在这个行业我认为热费希尔科学一直在一些局外人,我们继续有强烈的承诺提供硬件的改进和我们继续每年推出主要的硬件产品。已经说过,我们也认识到有一个增强的需要的软件产品,创造更多的智能仪器,和提供的工具,可以将用户从数据快速的见解。随着现代仪器,它变得非常容易产生大量的数据,并生成的数据已经达到了令人难以置信的水平的深度。为了充分利用这一点,我们必须专注于开发新软件解决方案,真正让用户利用这山上的信息并将其转化为的见解。我们真的想简化这一过程从数据采集到的结果。这是至关重要的科学家的生产力和创造知识的能力。我们要确保他们充分准备应对任何他们可能面临的挑战。

马克·桑德斯博士是灰板,编辑主任技术网络。捷克葡萄牙直播