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Veröffentlichter Artikel oder Aufsatz

Publikationsart: Veröffentlichter Artikel oder Aufsatz
Autor(en): Franziska Zickmann; Bernhard Y. Renard
Titel: MSProGene: integrative proteogenomics beyond six-frames and single nucleotide polymorphisms
Erschienen in: Bioinformatics 31 (12) , 2015
S. 0-0
Verlag: Oxford University Press
Verlagshinweis: Zickmann, F., Renard, B.Y.
MSProGene: Integrative proteogenomics beyond six-frames and single nucleotide polymorphisms
(2015) Bioinformatics, 31 (12), pp. i106-i115.
Verlags-URL: http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/31/12/i106
DOI: 10.1093/bioinformatics/btv236
Veröffentlichung auf edoc: 30.06.2015
Status: published
Volltext: pdf (urn:nbn:de:0257-10039801)
Schlagwörter (eng): Animals, Algorithms, Mass Spectrometry, Software, Databases Genetic, Peptides/chemistry, Proteins/genetics, Gene Expression Profiling, Polymorphism Single Nucleotide, Sequence Analysis RNA, Proteomics/methods, Bartonella/genetics, Filarioidea/genetics, Genomics/methods, Proteins/chemistry, Proteins/metabolism
Vorhaben/Arbeitsgruppe: Robert Koch-Institut
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Abstract (eng):
Ongoing advances in high-throughput technologies have facilitated accurate proteomic measurements and provide a wealth of information on genomic and transcript level. In proteogenomics, this multi-omics data is combined to analyze unannotated organisms and to allow more accurate sample-specific predictions. Existing analysis methods still mainly depend on six-frame translations or reference protein databases that are extended by transcriptomic information or known single nucleotide polymorphisms (SNPs). However, six-frames introduce an artificial sixfold increase of the target database and SNP integration requires a suitable database summarizing results from previous experiments. We overcome these limitations by introducing MSProGene, a new method for integrative proteogenomic analysis based on customized RNA-Seq driven transcript databases. MSProGene is independent from existing reference databases or annotated SNPs and avoids large six-frame translated databases by constructing sample-specific transcripts. In addition, it creates a network combining RNA-Seq and peptide information that is optimized by a maximum-flow algorithm. It thereby also allows resolving the ambiguity of shared peptides for protein inference. We applied MSProGene on three datasets and show that it facilitates a database-independent reliable yet accurate prediction on gene and protein level and additionally identifies novel genes.
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Generiert am 23.05.2017, 12:21:08