PEAKS SPIDER算法在同源突變分析的應用
生物樣品中的蛋白質序列通常和數據庫中相應的蛋白序列有略微差異，這些差異很多是由蛋白多態性、抗體多樣性、數據庫誤差、跨物種數據庫搜索等造成的。序列突變信息的缺失則很可能漏掉潛在的biomarker、抗體確認時引入錯誤、甚至蛋白質會有較低的覆蓋率。對于這些問題，PEAKS SPIDER模塊設計用于檢測序列的突變信息并進行跨物種的同源搜索。
概覽// Overview
Q：為什么不用BLAST?
A:常規的同源搜索工具比如BLAST并不是搜索de novo sequence tags的好的選擇。由于肽段的MS/MS譜中缺失一些片段離子導致可能發生從頭測序錯誤的現象是很常見的。因此，對于合適的de novo tag的同源搜索，要有如（AT/TA）和 (N/GG) 這樣的測序容錯。BLAST出于不同的考慮，會拒絕掉錯誤太多的情況，可能顯著降低了搜索靈敏度。另外，BLAST也不會進行真實肽段序列的重建。
除了明顯的突變檢測和跨物種搜索功能外，SPIDER另外一個非常有用的應用是可以迭代地使用它來進行一個完整蛋白質的測序（如抗體測序），通過以下步驟實現：
References
1.Han, Y., Ma, B., Zhang, K. SPIDER: Software for Protein Identification from Sequence Tags Containing De Novo Sequencing Error. Journal of Bioinformatics and Computational Biology. 3(3):697-716. 1/6/2005.
2.Ma, B. & Johnson, R. De novo Sequencing and Homology Searching. Molecular & Cellular Proteomics. 11(2). 1/2/2012.
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PEAKS SPIDER算法將de novo sequence tag和database protein進行匹配，發現序列之間存在顯著性的相似，算法則通過從頭測序錯誤和同源肽段序列突變來解釋這個差異（Figure1）。更具體說是重建一個”real sequence”，使得正確序列和de novo結果之間的從頭測序錯誤、正確序列和數據庫蛋白序列的同源多肽突變，這二者的總和最小化。
Q：為什么不用BLAST?
A:常規的同源搜索工具比如BLAST并不是搜索de novo sequence tags的好的選擇。由于肽段的MS/MS譜中缺失一些片段離子導致可能發生從頭測序錯誤的現象是很常見的。因此，對于合適的de novo tag的同源搜索，要有如（AT/TA）和 (N/GG) 這樣的測序容錯。BLAST出于不同的考慮，會拒絕掉錯誤太多的情況，可能顯著降低了搜索靈敏度。另外，BLAST也不會進行真實肽段序列的重建。
除了明顯的突變檢測和跨物種搜索功能外，SPIDER另外一個非常有用的應用是可以迭代地使用它來進行一個完整蛋白質的測序（如抗體測序），通過以下步驟實現：
- 使用PEAKS標準workflow (de novo + PEAKS DB + PEAKS PTM + SPIDER)進行同源數據庫搜索，可以鑒定同源蛋白質。
- 然后再覆蓋窗口中選擇工具“copy mutated protein sequence”，這樣可以把突變的蛋白質序列(after applying the confident mutations)復制到Windows剪貼板上。
- 通過粘貼復制的序列作為蛋白質數據庫調用另一個標準搜索。
- 多次重復以上步驟，逐步提高序列質量。
References
1.Han, Y., Ma, B., Zhang, K. SPIDER: Software for Protein Identification from Sequence Tags Containing De Novo Sequencing Error. Journal of Bioinformatics and Computational Biology. 3(3):697-716. 1/6/2005.
2.Ma, B. & Johnson, R. De novo Sequencing and Homology Searching. Molecular & Cellular Proteomics. 11(2). 1/2/2012.
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