27.06.2023, 10:00 Uhr

Seminar room VBC5
Campus Vienna Biocenter 5
A-1030 Vienna
level 1

Titel: „Benchmark of crosslinking-mass spectrometry workflows using a peptide library“

Kurzfassung:
In jedem biochemischen Forschungsfeld ist in den letzten Jahrzehnten die Bioninformatik fast unentbehrlich geworden. Dies gilt auch für die Crosslinking Massenspektrometrie.
Diese Masterarbeit konzentriert sich auf einen umfassenden Benchmark und einen quantitativen Vergleich zwischen verschiedenen bestehenden XL-MS-Datenanalysentools und die Entwicklung neuartiger Python-Skripte zur Maximierung der XL-Zahlen und Minimierung der Falschentdeckungsrate (False discovery rate or FDR). Im Laufe dieser Masterarbeit wird zunächst eine Beschreibung gängiger bioinformatischer Tools in der Proteomik gegeben, zusammen mit einer kurzen Einführung in die Crosslinking Theorie. Es werden verschiedene Algorithmen und nützliche Plattformen für sowohl die Crosslink-Suche als auch die Visualisierung präsentiert, wobei die Funktionsweise der ausgewählten gebenchmarkten Algorithmen genauer analysiert wird. Anhand mehrerer geschickt synthetisierter Peptidbibliotheken werden MeroX, MS Annika, XlinkX und pLink2 bezüglich mehrerer Parameter herausgefordert und an ihre Grenzen gebracht. Der Fokus liegt dabei auf der Maximierung von XL-Anzahl und der Minimierung von FDR-Werten.
Die Einstellungen der Software wurden harmonisiert, um einen fairen Vergleich zu ermöglichen, und die Einflüsse der Nutzerparameter wurden abgebildet. Diverse Strategien, wie beispielsweise eine multiple Analyse derselben Probe mit verschiedenen Algorithmen zur FDR-Minderung, wurden vorgeschlagen und als nützlich erachtet. Bestimmte interessante falsche Annotationen wurden genauer besprochen und Faktoren, die ein Bioinformatiker bei einem in vivo Experiment berücksichtigen müsste, wurden erwähnt, wie zum Beispiel die Peptidlänge oder die Größe der Datenbank.
Schließlich wurden die physikochemischen Eigenschaften der identifizierten Links untersucht, wobei sich bestimmte Muster in der Sequenz als hemmend für die Reaktion erwiesen haben. Abgesehen davon wurden Trends bemerkt, die darauf hinweisen, dass die Masse und der GRAVY-Index eines Peptidpaares eine wichtige Rolle bei der Identifizierung eines Crosslinks spielen können. All dies war möglich dank eines neuen Tools im bioinformatischen Arsenal der XL-MS-Forschung namens IMP-X-FDR, das in Python geschrieben wurde und über eine maßgeschneiderte Benutzeroberfläche verfügt.