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Le logiciel SpecOMS, développé en spectrométrie de masse, démontre que la précision de mesure de masse atteinte par les dernières générations de spectromètres de masse ouvre la voie à une nouvelle génération d’algorithmes d’interprétation. Grâce à une réorganisation de l’information spectrale globale au niveau de l’échantillon complet dans une structure de données bien adaptée et à des accès efficaces aux données, SpecOMS est capable de comparer deux à deux les dizaines de milliers de spectres expérimentaux d’une analyse MS/MS à des centaines de milliers de spectres correspondant par exemple au protéome humain, ceci en quelques minutes sur un PC standard. Au niveau international, SpecOMS est l’algorithme le plus rapide parmi toutes les approches proposées sans filtre de masse et le moins gourmand en mémoire, ce qui rend son utilisation possible sur toutes les plateformes de spectrométrie de masse sans cluster de calcul. La méthode fournit rapidement un profil de modifications portées par les protéines d’un échantillon et permet d’accéder à une large variété de modifications parmi lesquelles certaines ne sont pas atteignables par les autres approches disponibles. SpecOMS répond déjà à un ensemble d’attentes des scientifiques comme l’atteste sa diffusion rapide dans de nombreux laboratoires. Il reste néanmoins encore un ensemble de difficultés à lever pour répondre totalement aux besoins de l’usage de la protéomique dans des contextes toujours plus complexes (métaprotéomique, foodomics).

Partenaires

Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N) dans le cadre du Programme Griote, financé par la région Pays de la Loire – Thèse de Matthieu David, directeur de thèse Guillaume Fertin.

Publications

David, M., Fertin, G., Rogniaux, H., and Tessier, D. (2017) SpecOMS: A Full Open Modification Search Method Performing All-to-All Spectra Comparisons within Minutes, J Proteome Res 16, 3030-3038, DOI: 10.1021/acs.jproteome.7b00308

David, M., Fertin, G., and Tessier, D. (2016) SpecTrees: an efficient without a priori data structure for MS/MS spectra identification, In 16th Workshop on Algorithms in Bioinformatics (WABI 2016), Springer-Verlag, Aarhus, Denmark.