序列數(shù)據(jù)庫(kù)搜索評(píng)分基本原理詳解
LDF評(píng)分
PEAKS DB中的評(píng)分計(jì)算如下圖所示
PEAKS DB在內(nèi)部使用LDF評(píng)分（線性判別函數(shù)）來評(píng)判肽譜圖的匹配質(zhì)量。LDF評(píng)分不僅使用碎片離子與譜圖中碎片峰之間的匹配，還考慮許多其他因素，例如de novo測(cè)序的多肽和數(shù)據(jù)庫(kù)搜索得到的多肽序列之間的相似性。
LDF評(píng)分可以實(shí)現(xiàn)以下兩個(gè)目標(biāo)：
P-Value
LDF分?jǐn)?shù)將轉(zhuǎn)換為P值，以便更好地進(jìn)行人工詮釋。
P值:對(duì)于一個(gè)給定的評(píng)分x, 其相應(yīng)的P值是“一個(gè)錯(cuò)誤匹配得到的分值>x”的概率。
P值越小，肽-譜圖匹配是隨機(jī)匹配的概率就越小。下圖更好地解釋了P值的含義。
請(qǐng)注意，盡管許多軟件包中都使用“P-value”，它們的含義可能各不相同。P值的另一個(gè)流行的定義是“肽段與當(dāng)前譜圖匹配得分>x是隨機(jī)匹配的概率”。然而，在數(shù)據(jù)庫(kù)搜索中，錯(cuò)誤鑒定是數(shù)據(jù)庫(kù)中許多隨機(jī)肽的結(jié)果，而不僅僅是一個(gè)隨機(jī)肽。因此，PEAKS DB中的P值定義對(duì)于控制結(jié)果的質(zhì)量更加有用。
-10logP
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PEAKS DB中的評(píng)分計(jì)算如下圖所示
LDF評(píng)分可以實(shí)現(xiàn)以下兩個(gè)目標(biāo)：
- 對(duì)于MS/MS數(shù)據(jù)集中的每個(gè)譜圖，從數(shù)據(jù)庫(kù)中找到最有可能正確的肽；
- 對(duì)于整個(gè)數(shù)據(jù)集，盡可能分出正確匹配與錯(cuò)誤匹配。
P-Value
LDF分?jǐn)?shù)將轉(zhuǎn)換為P值，以便更好地進(jìn)行人工詮釋。
P值:對(duì)于一個(gè)給定的評(píng)分x, 其相應(yīng)的P值是“一個(gè)錯(cuò)誤匹配得到的分值>x”的概率。
P值越小，肽-譜圖匹配是隨機(jī)匹配的概率就越小。下圖更好地解釋了P值的含義。
-10logP
將P值轉(zhuǎn)換為 -10*log10（P值），使其更加“人性化”。在PEAKS中，該值用-10lgP表示，因?yàn)閘g是log10的ISO保留表示法。通過此轉(zhuǎn)換，更顯著的匹配將對(duì)應(yīng)更高的-10lgP值。此外，P值為1% 時(shí)，即-10lgP 為 20。
下圖是PEAKS數(shù)據(jù)庫(kù)搜索結(jié)果的屏幕截圖。x軸是 -10lgP 分?jǐn)?shù)，y 軸是在該分?jǐn)?shù)下的肽譜匹配數(shù)量。通常，大于20的分?jǐn)?shù)具有相對(duì)較高的置信度（如圖中所示有許多目標(biāo)，但很少有誘餌匹配超過該閾值）。對(duì)于大型數(shù)據(jù)集，建議使用FDR（錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率）來選擇正確的 -10lgP分?jǐn)?shù)閾值（這在PEAKS中很容易）。但是，當(dāng)數(shù)據(jù)集很小時(shí)（#譜圖“<100或蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)僅包含少量蛋白質(zhì)），直接選擇-10lgP=20是更合適的篩選方法。
下圖是PEAKS數(shù)據(jù)庫(kù)搜索結(jié)果的屏幕截圖。x軸是 -10lgP 分?jǐn)?shù)，y 軸是在該分?jǐn)?shù)下的肽譜匹配數(shù)量。通常，大于20的分?jǐn)?shù)具有相對(duì)較高的置信度（如圖中所示有許多目標(biāo)，但很少有誘餌匹配超過該閾值）。對(duì)于大型數(shù)據(jù)集，建議使用FDR（錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率）來選擇正確的 -10lgP分?jǐn)?shù)閾值（這在PEAKS中很容易）。但是，當(dāng)數(shù)據(jù)集很小時(shí)（#譜圖“<100或蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)僅包含少量蛋白質(zhì)），直接選擇-10lgP=20是更合適的篩選方法。
參考文獻(xiàn)
- Zhang J, Xin L, Shan B, Chen W, Xie M, Yuen D, Zhang W, Zhang Z, Lajoie G.A., Ma B, PEAKS DB: De Novo Sequencing Assisted Database Search for Sensitive and Accurate Peptide Identification. Mol. Cell. Proteomics. 11, M111.010587 (2012).
- Xin, L., Qiao, R., Chen, X. et al. A streamlined platform for analyzing tera-scale DDA and DIA mass spectrometry data enables highly sensitive immunopeptidomics. Nat Commun 13, 3108 (2022). doi:10.1038/s41467-022-30867-7
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定性分析；搜庫(kù)
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