MS²Rescore: 使用预测的MS²峰强度和保留时间进行敏感PSM重新评分。
项目描述
模块化和用户友好的AI辅助肽识别重新评分平台
关于MS²Rescore
MS²Rescore使用LC-MS预测器（如MS²PIP和DeepLC）和基于机器学习的重新评分引擎Percolator或Mokapot进行超灵敏肽识别重新评分。这导致肽识别更加可靠，允许你在相同的假发现率（FDR）阈值下获得更多肽ID，或者在不牺牲类似数量肽ID的情况下设置更严格的FDR阈值。MS²Rescore非常适合具有挑战性的蛋白质组学鉴定工作流程，如蛋白质组学、元蛋白质组学或免疫肽组学。
MS²Rescore可以读取psm_utils（请参阅支持的文件格式）支持的任何格式，并已与各种搜索引擎输出文件进行了测试。
- MS Amanda
.csv - Sage
.sage.tsv - PeptideShaker
.mzid - ProteomeDiscoverer
.msf - MSGFPlus
.mzid - Mascot
.mzid - MaxQuant
msms.txt - X!Tandem
.xml - PEAKS
.mzid
MS²Rescore作为桌面应用程序、命令行工具和模块化Python API提供。
TIMS²Rescore：直接支持DDA-PASEF数据
MS²Rescore v3.1+包括TIMS²Rescore，这是一种针对timsTOF仪器产生的DDA-PASEF数据的专用默认配置的使用模式。TIMS²Rescore使用新的MS²PIP预测模型进行timsTOF碎片化和IM2Deep进行离子迁移分离。Bruker .d和miniTDF光谱文件通过timsrust库直接支持。
请参阅我们的预印本以获取更多信息，以及TIMS²Rescore文档以开始使用。
引用
最新MS²Rescore出版物
MS²Rescore 3.0是一个模块化、灵活且用户友好的平台，用于增强肽鉴定，如MS Amanda 3.0所示。 Louise Marie Buur*、Arthur Declercq*、Marina Strobl、Robbin Bouwmeester、Sven Degroeve、Lennart Martens、Viktoria Dorfer*和Ralf Gabriels*。《蛋白质组学研究杂志》（2024）doi:10.1021/acs.jproteome.3c00785
*均等贡献
MS²Rescore用于免疫肽组学
MS²Rescore：数据驱动重新评分显著提高了免疫肽鉴定率。 Arthur Declercq、Robbin Bouwmeester、Aurélie Hirschler、Christine Carapito、Sven Degroeve、Lennart Martens和Ralf Gabriels。《分子与细胞蛋白质组学》（2021）doi:10.1016/j.mcpro.2022.100266
MS²Rescore用于timsTOF DDA-PASEF数据
TIMS²Rescore：基于MS²Rescore的DDA-PASEF优化数据驱动重评分流程。 Arthur Declercq*，Robbe Devreese*，Jonas Scheid，Caroline Jachmann，Tim Van Den Bossche，Annica Preikschat，David Gomez-Zepeda，Jeewan Babu Rijal，Aurélie Hirschler，Jonathan R Krieger，Tharan Srikumar，George Rosenberger，Dennis Trede，Christine Carapito，Stefan Tenzer，Juliane S Walz，Sven Degroeve，Robbin Bouwmeester，Lennart Martens，和Ralf Gabriels。 bioRxiv (2024) doi:10.1101/2024.05.29.596400
描述预测光谱重评分概念的原始出版物
准确的肽段碎片预测允许数据驱动方法替代并改进蛋白质组学搜索引擎评分函数。 Ana S C Silva，Robbin Bouwmeester，Lennart Martens，和Sven Degroeve。 Bioinformatics (2019) doi:10.1093/bioinformatics/btz383
要复制本文中描述的实验，请查看存储库的出版物分支。
入门指南
桌面应用程序可以通过一键安装程序安装在Windows上。Python包和命令行界面可以使用pip，conda或docker安装。查看完整文档以开始使用。
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源分发
构建分发
ms2rescore-3.1.3.post1.tar.gz的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 432cb82e0ee605f648d2c80a9112a1a19a89d48e7f5a51d6a7bc59f4410cf6cf |
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| MD5 | 8fcd86749f373a4a76398eb7260dcc89 |
|
| BLAKE2b-256 | dcc2df8f7ee14d9845e373175f74c0227c91032f2f2f077684d7819af5567e17 |
ms2rescore-3.1.3.post1-py3-none-any.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 27fd39303d382747c2af0fcb90e908dd09c0193ceac722ec3dc9abdb3aca1b9f |
|
| MD5 | a3fcd0a3b51ccd8310fa7158d6185965 |
|
| BLAKE2b-256 | 6b3bb7ebe1cc559188caf35cf9e62b9169e123ce14680d5620e1ecffb114efab |