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Dispec: A Novel Peptide Scoring Algorithm Based on Peptide Matching Discriminability

机译：Dispec：一种基于肽匹配判别力的新型肽评分算法

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摘要

Identifying peptides from the fragmentation spectra is a fundamental step in mass spectrometry (MS) data processing. The significance (discriminability) of every peak varies, providing additional information for potentially enhancing the identification sensitivity and the correct match rate. However this important information was not considered in previous algorithms. Here we presented a novel method based on Peptide Matching Discriminability (PMD), in which the PMD information of every peak reflects the discriminability of candidate peptides. In addition, we developed a novel peptide scoring algorithm Dispec based on PMD, by taking three aspects of discriminability into consideration: PMD, intensity discriminability and m/z error discriminability. Compared with Mascot and Sequest, Dispec identified remarkably more peptides from three experimental datasets with the same confidence at 1% PSM-level FDR. Dispec is also robust and versatile for various datasets obtained on different instruments. The concept of discriminability enhances the peptide identification and thus may contribute largely to the proteome studies. As an open-source program, Dispec is freely available at .
机译：从碎片质谱图中鉴定肽是质谱（MS）数据处理中的基本步骤。每个峰的显着性（可分辨性）各不相同，从而提供了其他信息，可潜在地提高识别灵敏度和正确的匹配率。但是，在以前的算法中未考虑此重要信息。在这里，我们提出了一种基于肽匹配可分辨性（PMD）的新方法，其中每个峰的PMD信息反映了候选肽的可分辨性。此外，我们通过考虑可区分性的三个方面，开发了一种基于PMD的新型肽评分算法Dispec：PMD，强度可区分性和m / z误差可区分性。与Mascot和Sequest相比，Dispec从三个实验数据集中以1％PSM级FDR相同的置信度鉴定出明显更多的肽。对于在不同仪器上获得的各种数据集，Dispec也是强大且通用的。可辨别性的概念增强了肽的鉴定，因此可能在蛋白质组学研究中做出巨大贡献。作为一个开源程序，Dispec可从以下位置免费获得。

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