LineageFilter: Improved Proteotyping of Complex Samples Using Metaproteomics and Machine Learning
2024
Hachemi, Hamid | Armengaud, Jean | Grenga, Lucia | Pible, Olivier | Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS) ; Université Paris-Saclay-Institut des Sciences du Vivant Frédéric JOLIOT (JOLIOT) ; Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | Laboratoire Innovations technologiques pour la Détection et le Diagnostic (LI2D) ; Service de Pharmacologie et Immunoanalyse (SPI) ; Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS) ; Université Paris-Saclay-Institut des Sciences du Vivant Frédéric JOLIOT (JOLIOT) ; Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Paris-Saclay-Institut des Sciences du Vivant Frédéric JOLIOT (JOLIOT) ; Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS) ; Université Paris-Saclay-Institut des Sciences du Vivant Frédéric JOLIOT (JOLIOT) ; Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Paris-Saclay-Institut des Sciences du Vivant Frédéric JOLIOT (JOLIOT) ; Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | Service de Pharmacologie et Immunoanalyse (SPI) ; Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS) ; Université Paris-Saclay-Institut des Sciences du Vivant Frédéric JOLIOT (JOLIOT) ; Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Paris-Saclay-Institut des Sciences du Vivant Frédéric JOLIOT (JOLIOT) ; Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)
International audience
显示更多 [+] 显示较少 [-]英语. Metaproteomics is a powerful tool to characterize how microbiota function by analyzing their proteic content by tandem mass spectrometry. Given the complexity of these samples, accurately assessing their taxonomical composition without prior information based solely on peptide sequences remains a challenge. Here, we present LineageFilter, a new python-based AI software for refined proteotyping of complex samples using metaproteomics interpreted data and machine learning. Given a tentative list of taxa, their abundances, and the scores associated with their identified peptides, LineageFilter computes a comprehensive set of features for each identified taxon at all taxonomical ranks. Its machine-learning model then assesses the likelihood of each taxon's presence based on these features, enabling improved proteotyping and sample-specific database construction.
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