创新方法重新定义蛋白质组学研究中的数据分析

Thermo Fisher Scientific和MSAID继续合作，为蛋白质组学数据分析提供变革性的深度学习工具。在10月31日至11月4日于宾夕法尼亚州费城会议中心举行的第69届美国质谱学会(ASMS)质谱及相关主题会议上，赛默飞和MSAID展示了他们的新软件解决方案。

2021年11月1日，费城/美通社/—ASMS合作为蛋白质组学研究人员提供先进的质谱软件，通过使用人工智能(AI)和深度学习大幅提高肽识别和定量能力，从获取的数据进而推导出更多更深入的生物信息。

Thermo Scientific Proteome Discoverer 3.0软件结合了MSAID公司的CHIMERYS，利用人工智能(AI)大幅提高了蛋白质组学数据中独特肽的识别率和数量。与现有方法相比，CHIMERYS识别出了能够解释获得的串联质谱的最小肽集，现有方法通常假设串联质谱中的所有峰都来自单个肽。与现有工具相比，这种创新方法提供了1.8倍的独特肽识别数量和1.5倍的典型蛋白质组学数据集的蛋白质识别数量。除了改进的蛋白质覆盖和定量能力，与CHIMERYS配对的Proteome Discoverer 3.0软件也有助于更快的数据采集，以增加样品吞吐量。

在10月31日至11月4日于宾夕法尼亚州费城会议中心举行的第69届美国质谱学会(ASMS)质谱及相关主题会议上，赛默飞世尔科学公司和MSAID展示了他们的新软件解决方案。

“以前的技术无法完全解释使用质谱生成的数据，因为质谱可能包含多个共分离肽的片段，而这些片段无法使用当前的算法进行识别，”赛默飞世尔公司负责研发、色谱和质谱分析的副总裁August Specht说。“通过使用Proteome Discoverer 3.0软件和CHIMERYS，科学家现在可以利用人工智能来更深入地挖掘蛋白质组数据。这不仅提高了蛋白质组学的覆盖面，而且扩大了蛋白质组学科学家获取和应用数据的方式。”

MSAID首席执行官Martin Frejno说:“嵌合光谱是基于质谱的蛋白质组学的长期问题。通过CHIMERYS，我们重新构想了串联质谱分析，并使用人工智能来解决它。”

Proteome Discoverer 3.0软件版本还包括更新的INFERYS预测模型，扩展了对串联质量标记(TMT)、碰撞诱导解离(CID)的支持，并为免疫肽组学提供了改进的结果。通过将Proteome Discoverer 3.0软件和CHIMERYS与Thermo Scientific Vanquish Neo Ultra-High Performance Liquid Chromatography (UHPLC)系统和Thermo Scientific Orbitrap质谱平台的领先硬件技术结合起来进行智能数据分析，研究人员将被授权继续推动蛋白质组学研究的边界。

有关Thermo Scientific Proteome Discoverer 3.0软件和MSAID公司的CHIMERYS的更多信息，请访问www.thermofisher.com/proteomediscoverer，或加入我们于2021年10月31日至11月4日举行的ASMS 2021。

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SOURCE Thermo Fisher Scientific