СОВРЕМЕННЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СТРАТЕГИИ ДЛЯ ВЫВОДА БЕЛКОВ В ПРОТЕОМИКЕ ДРОБОВИКА - Голенко, Е.С.; Исмаилова, А.А. (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2021)
Сегодня протеомика дробовика (Shotgun proteomics) является достаточно мощным подхо- дом, дающим возможность охарактеризовать протеомы в биологических образцах. В отличие от стратегии протеомики «сверху вниз» протеомика дробовика характеризуется высокой эффективностью разделения и масс-спектральной чувствительностью. В то же время он предъявляет более высокие требования к вычислительным и статистическим методам, необходимым для идентификации пептидов, идентификации белков и количественного определения без меток. Основная цель протеомики дробовика – идентифици- ровать форму и количество каждого белка путем сочетания жидкостной хроматографии с тандемной масс- спектрометрией. Анализ и интерпретация экспериментальных данных являются заключительным и наиболее важным этапом в протеомике, они же порождают большое количество проблем, требующих сложных вычислительных решений. Одной из важнейших задач, безусловно, является идентификация белков, присутствующих в экспериментальном образце. Как правило, данную задачу подразделяют на две основные составляющие: этап присвоения экспериментальных тандемных масс-спектров пептидам, полученным из базы данных белков, и этап сопоставления пептидов с белками и количественной оценки достоверности идентифицированных белков. Также стоит принять во внимание, что оценка достоверности полученных данных может представлять собой отдельную, не менее важную и сложную задачу. В данной статье мы предлагаем рассматривать идентификацию белков не иначе как проблему статистического вывода, а также описываем ряд методов, которые могут быть использованы для её решения. Существующие подходы мы классифицируем на (1) методы, основанные на правилах, (2) комбинаторные методы оптимизации и (3) методы вероятностного вывода. Для представления методов используются целочисленное программи- рование и фреймворки байесовского вывода. Мы также обсуждаем основные проблемы идентификации белков и предлагаем возможные решения этих проблем.