Computational methods for Quantitative Peptide Mass Spectrometry (2009)

Das Thema dieser Arbeit sind Algorithmen für die Analyse vom Füssigchromatographie-Massenspektrometrie (LC-MS) Daten. Das Ergebnis eines LC-MS experiment wird LC-MS Map genannt. Die Map ist eine Gruppe von Massenspektren. Mit Hilfe der Massenspektrometrie lassen sich komplexe biologische Proben auf ihre Zusammensetzung untersuchen. In Kombination mit Fl¨ussigchromatographie ist sie zu einem wichtigen Werkzeug in der Proteomik geworden. Die Proteomik umfasst die Erforschung des Proteoms, das heißt der Gesamtheit aller in einer Probe vorhandenen Proteine und Peptide. Proteomik als wissenschaftliche Disziplin ist den letzten Jahren sehr populär geworden, da Proteine essentielle Reaktionen in der Zelle steuern und als wichtige Angriffspunkte für die Diagnose und Heilung von Krankheiten gelten. Diese Arbeit enthält drei neue wissenschaftliche Beiträge. Der erste ist SweepWavelet, ein Algorithmus zur Quantifizierung von Peptiden aus LC-MS Daten. Die akkurate Quantifizierung von Peptiden und Proteinen ist ein wichtiges Thema in der biomedizinischen Forschung, da sie der erste Schritt in der rechnergestützten Analyse von LC-MS Daten ist. Alle weiteren Schritte hängen von einer präzisen und zuverlässigen Quantifizierung ab. Im Gegensatz zu bestehenden Verfahren ist unser Algorithmus flexibel, schnell und kann leicht an Datensätze von verschiedenen LC-MS Instrumenten angepasst werden. Unser Algorithmus besteht aus drei Schritten: wir verwenden eine Wavelet Funktion um Peptidsignale aus den LC-MS Daten herauszufiltern und Hintergrundrauschen zu unterdr¨ucken. Danach benutzen wir die sweep-line Methode aus der algorithmischen Geometrie um effizient die Position der Peptidsignale im LC-MS Datensatz zu bestimmen und ihre Abundanz zu schätzen. Im dritten Teil des Algorithmus verwenden wir ein flexibles Modell von LC-MS Peptidsignalen um falsch positive Signale zu entfernen. Der zweite Teil dieser Arbeit widmet sich dem Vergleich von Algorithmen zur Peptidsignalerkennung und -quantifizierung. Dies ist ein schwieriges Unterfangen, da man in echten LC-MS Experimenten im Voraus nicht mit Sicherheit bestimmen kann, welche Substanzen in der LC-MS Map als Signale auftreten und welche nicht. Deshalb sind die Resultate von Algorithmen oft schwer zu beurteilen. Wir führen Vergleiche auf echten und simulierten Daten durch. Zu diesem Zweck haben wir eine Simulationssoftware f¨ur LC-MS Experimente entwickelt. Diese Software, LC- MSsim, simuliert alle Teilschritte eines LC-MS Experiments, u.a. die Vorhersage von Retentionszeiten, Elutionsprofile und Hintergrundrauschen in den Spektren. Das Ergebnis einer Simulation ist ein künstlicher LC-MS Datensatz mit einer Liste der Positionen, Ladungen und Intensitäten aller Peptidsignale. Wir verwenden den Simulator um verschiedene Algorithmen zur Peptidquantifizierung zu vergleichen. Die Software ist unter einer Open Source Lizenz frei verfügbar. LC-MSsim ist die erste frei verfügbare Software, welche vollständige LC-MS Datensätze inklusive die wichtigsten experimentellen Schritte simulieren kann. Der dritte Beitrag dieser Arbeit ist eine neue statistische Methode zur Erkennung von Ausreißern bzw. Datensätzen schlechter Qualität in LC-MS Studien. Diese Methode basiert auf einer projection pursuit Version der Hauptkomponentenanalyse. Der Vorteil des projection pursuit Ansatzes ist seine Robustheit gegenüber Ausreißern. In anderen wissenschaftlichen Gebieten, wie z.B. der Genexpressionsanalyse, sind Methoden zur Qualitätskontrolle weit verbreitet. Unsere Methode gehört jedoch zu den ersten die sich der Qualitätskontrolle in LC-MS gestützten Studien widmet. Gerade in Hochdurchsatzexperimenten ist es äußerst wichtig, schlechte Messungen schnell entfernen zu können, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. Wir evaluieren unsere Methode auf simulierten und echten Daten und zeigen, dass wir Ausreißer schnell und präzise identifizieren können.