Validasi dan Berbagi Komunitas Pustaka Spektral Laut yang Dihasilkan oleh Pembelajaran Mesin untuk Akuisisi Data Independen Analisis Metaproteomik Laut

ABSTRAK
Metaproteomik laut memberikan wawasan berharga tentang struktur dan fungsi komunitas mikroba laut. Namun, sampel laut menantang karena keanekaragaman hayatinya yang luas, yang menghasilkan sejumlah besar peptida dengan rentang dinamis yang besar. Studi ini mengkarakterisasi kemampuan mode akuisisi data independen (DIA) untuk digunakan dalam sampel metaproteomik laut. Pustaka spektral dibangun dari peptida dan protein yang ditemukan menggunakan algoritma pembelajaran mesin (ML) untuk menghilangkan penggabungan positif palsu dalam pustaka. Jika dibandingkan dengan analisis akuisisi data dependen (DDA) 1 dimensi dan 2 dimensi, DIA mengungguli DDA baik dengan maupun tanpa fraksinasi fase gas. Kami menemukan bahwa pustaka spektral protein yang ditemukan lebih besar berkinerja lebih baik, terlepas dari jarak geografis antara tempat sampel dikumpulkan untuk pembuatan pustaka dan tempat sampel uji dikumpulkan. Selain itu, pustaka spektral yang berisi semua protein unik yang ada di Portal Protein Laut (OPP) mengungguli pustaka yang lebih kecil yang dihasilkan dari kampanye pengambilan sampel individual. Akan tetapi, pustaka spektral yang dibangun dari semua kerangka baca terbuka (ORF) dalam metagenom ternyata terlalu besar untuk dapat digunakan, sehingga menghasilkan identifikasi peptida yang rendah karena tantangan dalam mempertahankan tingkat penemuan palsu yang rendah dengan ukuran basis data yang begitu besar. Dengan kedalaman sekuensing dan studi validasi yang memadai, pustaka spektral yang dihasilkan dari protein yang ditemukan sebelumnya dapat berfungsi sebagai sumber daya komunitas, sehingga menghemat upaya sekuensing ulang. Pustaka spektral yang dihasilkan dalam studi ini tersedia di OPP untuk memungkinkan studi proteomik laut di masa mendatang.