NovoGMET: De Novo Peptide Sequencing Using Graphs with Multiple Edge Types (GMET) for ETD/ECD Spectra

计算机科学 串联质谱法 肽 图形 GSM演进的增强数据速率 片段(逻辑) 计算生物学 质谱法 人工智能 算法 化学 生物 色谱法 理论计算机科学 生物化学
作者
Yan Yan,Anthony Kusalik,Fang‐Xiang Wu
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science [Springer Science+Business Media]
卷期号:: 200-211 被引量:4
标识
DOI:10.1007/978-3-319-08171-7_18
摘要

De novo peptide sequencing using tandem mass spectrometry (MS/MS) data has become a major computational method for sequence identification in recent years. With the development of new instruments and technology, novel computational methods have emerged with enhanced performance. However, there are only a few methods focusing on ECD/ETD spectra, which mainly contain variants of c-ions and z-ions. A de novo sequencing method for ECD/ETD spectra, NovoGMET, is presented here and compared with another successful de novo sequencing method, pNovo+, which has an option for ECD/ETD spectra. The proposed method applies a new spectrum graph with multiple edge types (GMET), considers multiple peptide tags, and integrates amino acid combination (AAC) and fragment ion charge information. Experiments conducted on three different datasets show that the average full length peptide identification accuracy of NovoGMET is as high as 88.70%, and that NovoGMET’s average accuracy is more than 20% greater on all datasets as compared to pNovo+.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
yuchangkun发布了新的文献求助10
刚刚
哈哈哈哈发布了新的文献求助10
刚刚
Xsh1215完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
LYQ发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
斯文败类的应助被王德荣采纳,获得10
2秒前
2秒前
Mottri完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
5秒前
5秒前
5秒前
6秒前
dangdang发布了新的文献求助50
6秒前
6秒前
Huang发布了新的文献求助10
7秒前
Huang发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
高贵的飞荷的应助被22采纳,获得10
7秒前
ad发布了新的文献求助10
8秒前
yuchangkun发布了新的文献求助10
8秒前
阿梨完成签到 ,获得积分10
9秒前
Huang发布了新的文献求助10
10秒前
好嘞发布了新的文献求助10
10秒前
Huang发布了新的文献求助10
10秒前
Huang发布了新的文献求助10
10秒前
Huang发布了新的文献求助10
10秒前
娜娜发布了新的文献求助10
10秒前
董良嘉完成签到,获得积分10
10秒前
Yolo发布了新的文献求助10
11秒前
贪玩的秋柔的应助被直率夏烟采纳,获得200
11秒前
11秒前
慢跑艺术家完成签到,获得积分10
11秒前
ztt完成签到,获得积分10
12秒前
sanbuzhiwai发布了新的文献求助10
12秒前
CodeCraft的应助被zhuiningzhicai采纳,获得10
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)通过应助OA文献获取积分 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
Organizational Behavior 510
Arbitrage Theory in Discrete and Continuous Time 500
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 400
English Longitudinal Study of Ageing: Waves 0-11, 1998-2024 300
2026-2030年中國基因檢測行業市場前瞻與未來投資戰略分析報告 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 有机化学 化学工程 内科学 物理 生物化学 复合材料 催化作用 细胞生物学 人工智能 心理学 无机化学 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7825490
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9351903
关于积分的说明 20564060
捐赠科研通 7418931
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3334815
关于科研通互助平台的介绍 2480139
邀请新用户注册赠送积分活动 2355318