Accurate detection of post-translational modifications via 3D mass error calibration

Abstract

Tandem mass spectrometry (MS / MS)는 단백체학에서 펩타이드와 단백질을 동정하는 강력한 기술이다. 그중에서 고해상도 질량 분석기는 ppm 이하의 수준에서 펩타이드의 질량을 측정할 수 있다. 그러나 실온, 시료의 품질 및 교정 오류와 같은 다양한 요인으로 인해 기기에서 노이즈가 발생하고 , 시스템적인 오차 흐름이 발생하여 질량 측정의 정확도가 하락한다. 이러한 부정확하게 측정된 질량은 1종 오류를 유발하고 특히 post-translational modifications (PTM) 결과에 대한 신뢰를 약화한다. MSFragger 및 MaxQuant와 같은 일부 데이터베이스 검색 도구는 동정 후 질량 보정 절차를 통해 문제를 해결한다. 이 논문에서 우리는 3차원 보정모델을 적용하여 전구체와 조각 이온 질량을 보정하는 ASME라는 자동화된 파이프라인을 제시한다. 이 파이프라인은 Java 프로그래밍 언어를 사용하여 구현되었으며 모든 플랫폼에서 사용할 수 있다. 우리는 11개의 human cell lines와 인간 암 조직에서 MS 데이터 세트를 교정하여 소프트웨어의 유용성을 시연하였다. 이 소프트웨어로 질량이 보정된 데이터 세트를 사용하였을 때, MODa를 사용한 무제한 수정 검색에서 동정의 양이 최대 68% 향상되는 결과를 얻을 수 있었다.; Tandem mass spectrometry (MS/MS) has been a powerful technique to identify peptides and proteins in proteomics. High-resolution mass instruments allow measuring peptide masses at a sub-ppm mass error level. However, various factors such as room temperature, quality of a sample, and miscalibration cause instrumental noise and systematic drift and thus limit the mass accuracy. The inaccurate masses result in false positives and especially weaken the confidence of identified post-translational modifications (PTMs). Some database search tools such as MSFragger and MaxQuant have resolved the issue via post-acquisition mass calibration procedure. Here, we present an automated pipeline, called ASME that calibrates both precursor and fragment ion masses by applying a three-dimensional calibration model. The pipeline was implemented using Java programming language and can be used on any platform. We demonstrated the utility of our software by calibrating MS data sets from eleven human cell lines and human cancer tissue. The use of a calibrated dataset increased the identification performance up to 68% in unrestricted modification search using MODa.