序列數據庫搜索評分基本原理詳解
LDF評分
PEAKS DB中的評分計算如下圖所示
PEAKS DB在內部使用LDF評分（線性判別函數）來評判肽譜圖的匹配質量。LDF評分不僅使用碎片離子與譜圖中碎片峰之間的匹配，還考慮許多其他因素，例如de novo測序的多肽和數據庫搜索得到的多肽序列之間的相似性。
LDF評分可以實現以下兩個目標：
P-Value
LDF分數將轉換為P值，以便更好地進行人工詮釋。
P值:對于一個給定的評分x, 其相應的P值是“一個錯誤匹配得到的分值>x”的概率。
P值越小，肽-譜圖匹配是隨機匹配的概率就越小。下圖更好地解釋了P值的含義。
請注意，盡管許多軟件包中都使用“P-value”，它們的含義可能各不相同。P值的另一個流行的定義是“肽段與當前譜圖匹配得分>x是隨機匹配的概率”。然而，在數據庫搜索中，錯誤鑒定是數據庫中許多隨機肽的結果，而不僅僅是一個隨機肽。因此，PEAKS DB中的P值定義對于控制結果的質量更加有用。
-10logP
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PEAKS DB中的評分計算如下圖所示
LDF評分可以實現以下兩個目標：
- 對于MS/MS數據集中的每個譜圖，從數據庫中找到最有可能正確的肽；
- 對于整個數據集，盡可能分出正確匹配與錯誤匹配。
P-Value
LDF分數將轉換為P值，以便更好地進行人工詮釋。
P值:對于一個給定的評分x, 其相應的P值是“一個錯誤匹配得到的分值>x”的概率。
P值越小，肽-譜圖匹配是隨機匹配的概率就越小。下圖更好地解釋了P值的含義。
-10logP
將P值轉換為 -10*log10（P值），使其更加“人性化”。在PEAKS中，該值用-10lgP表示，因為lg是log10的ISO保留表示法。通過此轉換，更顯著的匹配將對應更高的-10lgP值。此外，P值為1% 時，即-10lgP 為 20。
下圖是PEAKS數據庫搜索結果的屏幕截圖。x軸是 -10lgP 分數，y 軸是在該分數下的肽譜匹配數量。通常，大于20的分數具有相對較高的置信度（如圖中所示有許多目標，但很少有誘餌匹配超過該閾值）。對于大型數據集，建議使用FDR（錯誤發現率）來選擇正確的 -10lgP分數閾值（這在PEAKS中很容易）。但是，當數據集很小時（#譜圖“<100或蛋白質數據庫僅包含少量蛋白質），直接選擇-10lgP=20是更合適的篩選方法。
下圖是PEAKS數據庫搜索結果的屏幕截圖。x軸是 -10lgP 分數，y 軸是在該分數下的肽譜匹配數量。通常，大于20的分數具有相對較高的置信度（如圖中所示有許多目標，但很少有誘餌匹配超過該閾值）。對于大型數據集，建議使用FDR（錯誤發現率）來選擇正確的 -10lgP分數閾值（這在PEAKS中很容易）。但是，當數據集很小時（#譜圖“<100或蛋白質數據庫僅包含少量蛋白質），直接選擇-10lgP=20是更合適的篩選方法。
參考文獻
- Zhang J, Xin L, Shan B, Chen W, Xie M, Yuen D, Zhang W, Zhang Z, Lajoie G.A., Ma B, PEAKS DB: De Novo Sequencing Assisted Database Search for Sensitive and Accurate Peptide Identification. Mol. Cell. Proteomics. 11, M111.010587 (2012).
- Xin, L., Qiao, R., Chen, X. et al. A streamlined platform for analyzing tera-scale DDA and DIA mass spectrometry data enables highly sensitive immunopeptidomics. Nat Commun 13, 3108 (2022). doi:10.1038/s41467-022-30867-7
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