Метод распознавания аминокислотных последовательностей в масс-спектрах пептидов для задач протеомики

• Автор: Лютвинский, Ярослав Игоревич
• Шифр специальности: 01.04.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 130 с. : ил.

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

ГЛАВА 1. МЕТОДОЛОГИЯ БЕЛКОВЫХ АНАЛИЗОВ СРЕДСТВАМИ МАСС-СПЕКТРОМЕТРИИ10

1.1 Протеомика, как предметная область масс-спектрометрических экспериментов

1.2 Метод масс-спектрометрического эксперимента в протеомных исследованиях

1.3. Масс-спектрометрический анализ пептидов

1.4 Инструментальное обеспечение масс-спектрометрии белков и пептидов

1.5 Образование вторичных ионов при фрагментации пептидов

1.6 Регистрация данных масс-спектрометрического эксперимента

1.7 Перспективы метода масс-спектрометрии для белковых исследова1 шй

1.7.1. Эффективность МС-МС анализа

1.7.2. Производительность методов разделения
1.8 Заключение
ГЛАВА 2. БИОХИМИЧЕСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ФРАГМЕНТНЫХ МАСС-СПЕКТРОВ
2.1 Подготовка данных масс-спектров для биохимической hi ггерпретации
2.2 Метод картирования фрагментов пептидов
2.2.1 Крос-корреляционный анализ
2.2.3 Белковые базы данных
2.2.4 Идентификация пост-трансляционных модификаций
2.2.5 Проблема гомологии белков для метода картирования фрагментов
2.2.6 Преимущества и недостатки метода картирования пептидных фрагментов
2.3 Непосредственное восстановление последовательности пептидов по фрагментному масс-спектру
2.3.1 Использование теории графов для секвенирования de novo
2.3.2 Использование динамического программирования для секвенирования de novo
2.3.4 Преимущества и недостатки метода секвенирования de novo
2.4 Частичное восстановление аминокислотной последовательности пептида
2.4.1 Современные исследования PST
2.4 Верификация данных
2.5 Заключение
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ЧАСТИЧНОГО ВОССТАНОВЛЕНИЯ
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ПЕПТИДА ПО ЕГО ФРАГМЕНТНОМУ МАСС-СПЕКТРУ
3.1 ИСХ0Д11ЫЕ П0Л0ЖЕ1П1Я ИССЛЕДОВА11ИЯ
3.1.1 Исходные данные для исследования
3.1.2 Анализ существа задачи
3.1.2.1 Определение графа масс-спектра
3.1.2.2 Оценка общего количества гипотез PST в графе спектра
3.1.2.3 Определение требований к алгоритму поиска PST в графе спектра
3.1.3 Декомпозиция задачи оценки пути в графе масс-спектра
3.2 Оценка Графа масс-спектра
3.2.1 Оценка пиков масс-спектра
3.2.2 Статистика значимых пиков в МС-МС спектрах
3.2.3 Оценка интервалов
3.2.3.1 Неоднозначность интерпретации совпадающих разностей масс
3.2.4 Общая оценка гипотезы PST
3.3 Алгоритм CrystalTag
3.3.1 Подготовка структур данных
3.3.2 Алгоритм построение PST
3.3.2.1 Построение всех возможных гипотез
3.3.2.2 Отбор неполных гипотез
3.3.2.3 Условие выхода
3.4 Заключение
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС PROTEOS
4.1 Общая структура программного комплекса

4.2 Реляционная база данных программного комплекса
4.3 Подготовка данных для программы CrystalTag
4.3.1 Утилиты загрузки данных
4.3.2 Фильтрация MS/MS спектров при помощи алгоритма 1РЕХ
4.3.3 Программа CrystalStat - статистический анализ спектров и доверяемых результатов их интерпретации
4.4 Программа CrystalTag
4.4.1 Поиск белков-кандидатов в белковой базе данных
4.4.2 О скорости поиска белков-кандидатов в белковых базах данных
4.4.3 Оценка достоверности результатов поиска белков-кандидатов
4.4.4 Группировка результатов поиска белков-кандидатов
4.5 Приложение IAnI MS/MS Viewer
4.6 Заключение
ГЛАВА 5 ХАРАКТЕРИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА CRYSTALTAG
5.1 Основные характеристики алгоритма CrystalTag
J. 1.1 Сопоставление результатов работы алгоритма CrystalTag с доверяемыми данными
5.1.2 Оптимизация алгоритма CrystalTag по параметру точности определения масс
5.1.3 Временные характеристики работы алгоритма
5.1.4 Эффект оптимизации по числу проверяемых гипотез
5.2 Сравнение алгоритма CryatalTag с существующими аналогами
5.2.1 Сопоставление с наиболее близкими аналогами
5.2.2 Сопоставление результатов интерпретации массива масс-спектров средствами Proteos и
X'.Tandem
5.3 Применение программного комплекса Proteos к данным актуальных биологических исследований
5.3.1 Повышение достоверности идентификации белков
5.3.2 Восстановление последовательности трансмембранных участков белков:
5.4 Заключение
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
БЛАГОДАРНОСТИ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
ВЭЖХ - высокоэффективная жидкостная хроматография
МС - масс-спектрометрия
МС-МС - тандемная масс-спектрометрия
El, Electron Impact - метод ионизации электронным ударом
FAB, Fast Atom Bombardment - метод ионизации бомбардировкой быстрыми
атомами
ESI, ElectroSpray Ionization - метод ионизации электрораспылением
«электроспрей»
MALDI, Matrix-assisted laser desorption/ionization - метод ионизации лазерной десорбцией при содействии матрицы
IT-MS, Ion Trap - масс-спектрометр на основе ионной ловушки
TOF-MS, Time Of Flight - времяпролетный масс-спектрометр
FT-ICR MS, FTMS, Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance - Масс-спектрометр
ионно-циклотронного резонанса с преобразованием Фурье
3Q-MS, Triple Quad - тандемный масс-спектрометр на основе тройного квадруполя
CID, Collisionaly Induced Dissociation - столкновительно-индуцированная
диссоциация
ECD, Electron Capture Dissociation - диссоциация при захвате электрона АЦП - аналого-цифровой преобразователь
UHPLC, Ultra-High Pressure Liquid Chromatography - жидкостная хроматография сверхвысокого давления
DDA, Data Dependent Acquisition - контекстно-зависимые измерения
EST - Expressed Sequence Tag - фрагменты аминоксилотных последовательностей
белков, полученные при анализе матричных РНК
РНК - рибонуклеиновая кислота
ДНК - дезоксирибонуклеиновая кислота

Достаточная достоверность результатов - как и всякий метод численной обработки данных масс-спектрометрии, метод построения PST предлагает лишь набор гипотез, которые должны быть в дальнейшем проверены при сопоставления с базой данных, либо за счет использования других методов верификации. По существующим оценкам вовлечение в результаты анализа спектров модифицированных пептидов должно увеличить число позитивных результатов при идентификации пептидов не менее чем на 50%. Алгоритм поиска PST, в частности, предназначен для обнаружения масс-спектров модифицированных пептидов. Для того, чтобы число идентифицированных спектров не снизилось при использовании метода построения PST по сравнению с использованием традиционных методов анализа масс-спектров, достоверность набора гипотез PST должна быть не менее 70%.
Универсальность - для получения фрагментных масс-спектров используются приборы различных физических принципов действия. Характеристики масс-спектров, получаемых на этих приборах, отличаются как по основным аналитическим параметрам - разрешению, точности определения масс и т. д., так и по особенностям картины фрагментации пептидов. Метод построения PST должен адаптироваться к особенностям прибора на основании простой, лучше автоматической настройки, не требующей внесения изменений в исходный код программ, реализующих метод.
Поскольку метод предполагает быть использованным для перспективных масс-спектрометров, можно рассчитывать на некоторый уровень основных аналитических характеристик приборов - хотя бы определение массы родительских и дочерних с точностью не хуже 0.5 Да.