Discovery of chemical modifications carried by proteins : rapid identificafion of mass spectrometry datasets without the use of a mass filter
Découverte de modifications chimiques portées par les protéines : identification rapide de jeux de spectres de masse sans filtre de masse
Résumé
Proteins fulfill numerous functions mandatory to the growth and the survival of living organisms. The study of those proteins is paramount in order to understand biological mechanisms inside the cells. The most widely used technique to characterize proteins is tandem mass spectrometry, which
produces tens of thousands of experimental mass spectra per analysis. To interpret those spectra -which leads to finding and characterizing the proteins from the analyzed mixture- the most common methodology consists in comparing them to a data-base that can contain hundreds of thousands of "model" spectra. To speed up the analysis, the majority of the approaches reduce the number of comparisons, a limitation supposed to be the cause of identification difficulties. Indeed, the output of a mass spectrometry analysis nowadays still exhibit 50 to 75% of unidentified spectra.
In order to solve this problem, we conceived a method to interpret mass spectra without filtering the database. This method relies on a specific datastructure, SpecTrees, which allows a compact representation of the number of shared masses between each pair of spectra, alongside algorithms manipulating efficiently the information contained in this datastructure. Altogether, the datastructure and algorithms compose SpecOMS,
a software available to the community. We discuss the use of different parameters for our method and compare it to another efficient algorithm.
Les protéines remplissent de nombreuses fonctions indispensables au développement et à la survie des organismes vivants. Leur étude est primordiale pour comprendre les mécanismes biologiques au sein des cellules. La technique la plus utilisée pour caractériser les protéines est la spectrométrie de masse en tandem qui produit des dizaines de milliers de spectres expérimentaux par analyse. Pour interpréter ces spectres –c’est-à-dire retrouver et caractériser les protéines présentes dans le mélange analysé– la méthode la plus courante consiste à les comparer à une banque pouvant contenir des centaines de milliers de spectres "modèles". Pour accélérer l’analyse, la majorité des approches limitent le nombre de comparaisons, limitation suspectée à l’origine de difficultés d’identification. En effet, à l’issue d’une expérience de spectrométrie de masse, 50 à 75% des spectres demeurent aujourd’hui non identifiés. Pour résoudre ces difficultés, nous avons conçu une méthode pour interpréter les spectres de masse sans filtre de la banque. Cette méthode repose sur une structure de données SpecTrees qui permet une représentation compacte du
nombre de masses partagées entre chaque paire de spectres, et sur des algorithmes qui manipulent efficacement l’information contenue dans cette structure de donnée. L’ensemble constitue le logiciel SpecOMS diffusé à la communauté. Nous discutons l’usage des différents paramètres de notre méthode et la comparons à un autre algorithme performant.
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