PEAKS蛋白質組學數據分析解決方案選擇指南
PEAKS系列軟件產品是針對基于液相質譜方法的蛋白質組學數據的完整解決方案，對復雜的蛋白質樣品中的多肽或蛋白質進行定性和定量的系統性分析。PEAKS軟件是儀器廠商中立的分析平臺，可以直接從質譜儀加載原始LC-MS/MS數據(無需提前轉換數據)，在PEAKS工作流程中選擇進行肽和蛋白質鑒定(如從頭測序，數據庫和譜庫搜索)，翻譯后修飾（PTM）分析、突變的表征以及定量分析。PEAKS還為數據可視化、結果驗證和報告提供了詳細、易于使用的用戶交互界面。
與其他僅依賴數據庫搜索的軟件工具不同，PEAKS使用獨特的從頭測序輔助序列數據庫搜索算法，最大限度地提高肽段的鑒定效率，對復雜蛋白質組提供了更深度的解析。PEAKS 基于深度學習的技術，整合了多種算法包括從頭測序（de novo sequencing），數據庫搜索和譜圖庫搜索，集成在用戶易用的工作流中，通過使用這些方法，您可以期望提高蛋白組/多肽組質譜數據的準確性和靈敏度，賦能未知修飾和突變體的發現，并從從頭測序的肽段結果中推斷新的ORF。
與其他僅依賴數據庫搜索的軟件工具不同，PEAKS使用獨特的從頭測序輔助序列數據庫搜索算法，最大限度地提高肽段的鑒定效率，對復雜蛋白質組提供了更深度的解析。PEAKS 基于深度學習的技術，整合了多種算法包括從頭測序（de novo sequencing），數據庫搜索和譜圖庫搜索，集成在用戶易用的工作流中，通過使用這些方法，您可以期望提高蛋白組/多肽組質譜數據的準確性和靈敏度，賦能未知修飾和突變體的發現，并從從頭測序的肽段結果中推斷新的ORF。
PEAKS軟件提供多種部署方案，以適應各種計算環境，如桌面工作站、局域網內搭建的服務器和云環境。
一、儀器廠商中立
PEAKS直接支持來自各大主流質譜儀器廠商的所有原始文件格式，無需任何轉換。使用原始數據的優勢在于，通過將這些原始數據的底層數據庫嵌入到PEAKS算法中，數據中呈現的信息可以達到最大化。無論您在實驗室中使用哪種儀器，PEAKS都針對不同類型的儀器進行了相應的算法訓練，旨在確保您分析結果的最佳準確性和靈敏度。
二、兼容DDA和DIA的一體化解決方案
DDA和DIA技術都在迅速發展，研究人員需要一種結合兩種采集方法優點的分析方法。在工業界，DDA仍然是常用的方法，這種方法相對已經完善，對于尚未被很好地表征的樣品尤其重要。近年來，DIA越來越受歡迎，因為它具有在選定的m/z范圍內并行地獲取所有的母離子的所有片段離子的特性。這克服了DDA中連續MS/MS采集的局限性。
全新DIA工作流
PEAKS®️為DIA數據分析提供穩健的解決方案。在多肽的鑒定中，結合了三種數據分析方法：譜圖庫搜索，直接序列數據庫搜索（direct database search），和從頭測序。這樣的搜索方法，其搜索空間逐漸放大。首先，可以通過由先前的譜圖鑒定結果產生的譜圖庫進行譜圖庫搜索，通過了FDR設定閾值過濾后的多肽被保留下來，沒有通過譜圖庫搜索FDR閾值的可以繼續進行直接序列數據庫搜索。其中可信的數據庫匹配結果添加到結果中。然后使用同樣的FDR方法，在數據庫搜索中未匹配的譜圖進一步執行從頭測序。
全新DIA工作流
PEAKS®️為DIA數據分析提供穩健的解決方案。在多肽的鑒定中，結合了三種數據分析方法：譜圖庫搜索，直接序列數據庫搜索（direct database search），和從頭測序。這樣的搜索方法，其搜索空間逐漸放大。首先，可以通過由先前的譜圖鑒定結果產生的譜圖庫進行譜圖庫搜索，通過了FDR設定閾值過濾后的多肽被保留下來，沒有通過譜圖庫搜索FDR閾值的可以繼續進行直接序列數據庫搜索。其中可信的數據庫匹配結果添加到結果中。然后使用同樣的FDR方法，在數據庫搜索中未匹配的譜圖進一步執行從頭測序。
三、Spectral Library Support
PEAKS 11 為用戶提供譜圖庫搜索的鑒定工作流。通過深度鑒定的譜圖庫，用戶可以輕松快速地評估他們的數據。
譜圖庫查看器
在PEAKS 11中，用戶可以通過PEAKS譜圖庫查看器來直觀地了解他們譜圖庫的細節，便于通過數據的統計信息來評估譜圖庫的質量。這使得科學家可以輕松地自定義、檢查和驗證譜圖庫，以提高鑒定。通過直觀的用戶界面，允許您上傳和查看由PEAKS Studio和PEAKS Online生成的文本格式PEAKS譜圖庫。
注意：該功能僅在PEAKS Studio中支持，PEAKS Online的用戶可以免費使用PEAKS Studio的view模式來查看。
譜圖庫查看器
在PEAKS 11中，用戶可以通過PEAKS譜圖庫查看器來直觀地了解他們譜圖庫的細節，便于通過數據的統計信息來評估譜圖庫的質量。這使得科學家可以輕松地自定義、檢查和驗證譜圖庫，以提高鑒定。通過直觀的用戶界面，允許您上傳和查看由PEAKS Studio和PEAKS Online生成的文本格式PEAKS譜圖庫。
注意：該功能僅在PEAKS Studio中支持，PEAKS Online的用戶可以免費使用PEAKS Studio的view模式來查看。
四、友好的用戶交互
PEAKS以其卓越的結果可視化而聞名。用戶在結果中可以訪問幾個不同的視圖，例如，蛋白質視圖，多肽視圖，甚至在氨基酸水平檢查。在PEAKS的蛋白質覆蓋視圖中，用戶可以找到感興趣的肽，并調出相關的譜圖。即使是PEAKS的初學者也可以通過友好的工作流設置輕松地分析數據，內置的結果驗證可以確保結果質量并為用戶提供更多可信度的信息。PEAKS圖形用戶界面設計主要從易于解釋，結果可視化和驗證的角度來設計的，以幫助研究人員從中獲取分析項目的全局信息。
五、De novo Sequencing
PEAKS已成為自動化從頭測序的行業標準，并以其準確性、速度和易用性而聞名。PEAKS采用全面的評分系統，提供精確的從頭測序的肽段結果。PEAKS的獨特之處在于Local Confidence (LC)評分，其定義為組成該多肽中的每個氨基酸在該位置分配的可能性。
六、PEAKS DB: Database Searching
PEAKS通過將從頭測序得到的多肽序列與相應的數據庫搜索的肽譜匹配結果相結合，為其數據庫搜索工作流提供了一種獨特的方法。從頭測序的多肽序列與蛋白質數據庫條目進行比對，能夠為用戶提供關于PTMs、突變、同源肽和全新肽段的額外信息。PEAKS DB使用基于序列標簽的搜索算法，保證了搜索的準確性和靈敏度。使用PEAKS DB，研究人員可以通過分析數據庫中或不在數據庫中的肽來深度表征他們的樣品。
在PEAKS DDA工作流程中，通過深度學習技術大大提高了性能，最大限度地提高PEAKS DB搜索結果中的多肽鑒定效率。采用深度學習的算法來預測保留時間、碎片離子強度、質荷比和離子遷移率，提高了鑒定的準確性和靈敏度。
在PEAKS DDA工作流程中，通過深度學習技術大大提高了性能，最大限度地提高PEAKS DB搜索結果中的多肽鑒定效率。采用深度學習的算法來預測保留時間、碎片離子強度、質荷比和離子遷移率，提高了鑒定的準確性和靈敏度。
七、PEAKS PTM-翻譯后修飾鑒定與定量
通過整合PEAKS DB和de novo測序結果實現對PTM的深度鑒定。PEAKS領先的算法最大限度地提高了PTM鑒定和PTM profiling。常規的PTM可以在任意的定性分析(從頭測序、PEAKS DB、譜庫搜索、PEAKS PTM和SPIDER)中定義，然而，只有在PEAKS PTM搜索中，用戶才能通過指定一組感興趣的PTM列表或從Unimod數據庫中搜索所有313種天然發生的生物修飾來擴展PTM分析，以發現數據中任何預期以外的PTM。PEAKS PTM通過集成強大的從頭測序算法和數據庫搜索，專門用于發現潛在發生的修飾，并且不會過于受到計算資源的限制。使用PEAKS可以最大限度地提高鑒定效率，并徹底表征復雜蛋白質組中的翻譯后修飾。
八、SPIDER: 序列變異分析
PEAKS軟件中的SPIDER，是一種專門用于檢測多肽突變并進行跨物種同源性搜索的算法。SPIDER算法嘗試將de novo序列標簽與數據庫蛋白質匹配。當發現顯著的相似性時，算法嘗試使用從頭測序錯誤和同源肽突變來解釋差異。SPIDER旨在重建一個“真實”序列，以最小化真實序列與de novo序列之間的從頭誤差之和，以及真實序列與其之間的同源肽突變。可以通過PEAKS以從頭測序為基礎的同源搜索，來獲得數據庫中以外的可靠匹配。
九、PEAKS DeepNovo 多肽組工作流
這是一個專門為多肽組學數據分析的應用場景而開發的全新專屬工作流，結合了數據庫搜索、從頭測序和多肽突變的鑒定。利用多肽組學數據集訓練DeepNovo深度學習模型，可顯著提高多肽鑒定的靈敏度和準確性。此外，將de novo peptide (non – canonical)與數據庫peptide (canonical)相結合，在全局水平更準確地估計FDR。最終輸出結果中的多肽被分類為來自于數據庫匹配，DeepNovo或同源多肽(突變肽)，可以直接輸出用于結合親和力和免疫原性預測。
注意：本工作流目前應用在PEAKS Studio和PEAKS Online產品中。
十、PEAKS Q (附加模塊) 定量分析
為了了解復雜生物系統中單個蛋白質的功能，通常需要測定蛋白質豐度的變化。作為一個可選的附加模塊，用戶可以使用PEAKS Q，通過LC-MS/MS標記或非標記定量的方法同時確定一組樣品的相對蛋白質豐度變化。
注意：本工作流目前應用在PEAKS Studio和PEAKS Online產品中。
十一、PEAKS IMS (附加模塊)離子淌度
離子淌度質譜（IMS- MS）通過增加離子分離的第四個維度，為復雜的生物和化學混合物提供了令人矚目的分析流程。離子通過緩沖氣時，根據其遷移率進行分離，使用IMS-MS，可根據其大小、形狀、電荷和質量遷移率區分離子。因此，在傳統質譜中可能無法區分的離子，有可能通過這種方式區分開來。
PEAKS IMS模塊，整合在PEAKS任意工作流中。易于使用的PEAKS圖形用戶界面將原始數據分為IM-MS, IM-MS/MS和LC-IM/MS。研究人員可以很容易地查看基于離子遷移率的四維特征譜峰。
十二、PEAKS Glycan 糖分析模塊 (可選模塊）
PEAKS Glycan是PEAKS Studio中的可選模塊，為深度糖蛋白組的分析提供了獨特的解決方案。PEAKS Glycan利用基于完整糖肽的方法，針對LC-MS/MS數據分析樣品中的糖蛋白。PEAKS Glycan模塊提供了一個完善的數據庫搜索和新開發的算法，以促進N-和o -鏈聚糖的鑒定和表征。Glycan Profiling是在蛋白質的特定位點進行的(位置分析)，并通過非標記定量比較樣品中的糖肽豐度。
八、SPIDER: 序列變異分析
PEAKS軟件中的SPIDER，是一種專門用于檢測多肽突變并進行跨物種同源性搜索的算法。SPIDER算法嘗試將de novo序列標簽與數據庫蛋白質匹配。當發現顯著的相似性時，算法嘗試使用從頭測序錯誤和同源肽突變來解釋差異。SPIDER旨在重建一個“真實”序列，以最小化真實序列與de novo序列之間的從頭誤差之和，以及真實序列與其之間的同源肽突變。可以通過PEAKS以從頭測序為基礎的同源搜索，來獲得數據庫中以外的可靠匹配。
九、PEAKS DeepNovo 多肽組工作流
這是一個專門為多肽組學數據分析的應用場景而開發的全新專屬工作流，結合了數據庫搜索、從頭測序和多肽突變的鑒定。利用多肽組學數據集訓練DeepNovo深度學習模型，可顯著提高多肽鑒定的靈敏度和準確性。此外，將de novo peptide (non – canonical)與數據庫peptide (canonical)相結合，在全局水平更準確地估計FDR。最終輸出結果中的多肽被分類為來自于數據庫匹配，DeepNovo或同源多肽(突變肽)，可以直接輸出用于結合親和力和免疫原性預測。
注意：本工作流目前應用在PEAKS Studio和PEAKS Online產品中。
十、PEAKS Q (附加模塊) 定量分析
為了了解復雜生物系統中單個蛋白質的功能，通常需要測定蛋白質豐度的變化。作為一個可選的附加模塊，用戶可以使用PEAKS Q，通過LC-MS/MS標記或非標記定量的方法同時確定一組樣品的相對蛋白質豐度變化。
注意：本工作流目前應用在PEAKS Studio和PEAKS Online產品中。
十一、PEAKS IMS (附加模塊)離子淌度
離子淌度質譜（IMS- MS）通過增加離子分離的第四個維度，為復雜的生物和化學混合物提供了令人矚目的分析流程。離子通過緩沖氣時，根據其遷移率進行分離，使用IMS-MS，可根據其大小、形狀、電荷和質量遷移率區分離子。因此，在傳統質譜中可能無法區分的離子，有可能通過這種方式區分開來。
PEAKS IMS模塊，整合在PEAKS任意工作流中。易于使用的PEAKS圖形用戶界面將原始數據分為IM-MS, IM-MS/MS和LC-IM/MS。研究人員可以很容易地查看基于離子遷移率的四維特征譜峰。
十二、PEAKS Glycan 糖分析模塊 (可選模塊）
PEAKS Glycan是PEAKS Studio中的可選模塊，為深度糖蛋白組的分析提供了獨特的解決方案。PEAKS Glycan利用基于完整糖肽的方法，針對LC-MS/MS數據分析樣品中的糖蛋白。PEAKS Glycan模塊提供了一個完善的數據庫搜索和新開發的算法，以促進N-和o -鏈聚糖的鑒定和表征。Glycan Profiling是在蛋白質的特定位點進行的(位置分析)，并通過非標記定量比較樣品中的糖肽豐度。
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