DIA-BERT: pre-trained end-to-end transformer models for enhanced DIA proteomics data analysis
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Le résumé fourni par la source
Abstract Data-independent acquisition mass spectrometry (DIA-MS) plays an increasingly important role in quantitative proteomics. Here, we introduce DIA-BERT, a software tool that leverages a transformer-based pre-trained artificial intelligence (AI) model for the analysis of DIA proteomics data. Over 276 million of high-quality peptide precursors extracted from existing DIA-MS files were used for training the identification model, while 34 million peptide precursors from synthetic DIA-MS files were used for training the quantification model. Compared to DIA-NN, DIA-BERT led to on average 54% more protein identifications and 37% more peptide precursors in five different human cancer (cervical cancer, pancreatic adenocarcinoma, myosarcoma, gallbladder cancer, and gastric carcinoma) sample sets with a high degree of quantitative accuracy. This study highlights the potential of utilizing pre-trained models and synthetic datasets to advance DIA proteomics analysis.
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Le contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- DIA-BERT: pre-trained end-to-end transformer models for enhanced DIA proteomics data analysis
- Date Crossref
- 12/11/2024
- Éditeur
- openRxiv
- Type
- posted-content
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Les institutions déclarées
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