【6】蛋白質組學鑒定定量軟件之MaxQuant

1.簡介

2016年,德國馬普所的Cox和蛋白質組學領域巨擘Matthias Mann合作開發了MaxQuant軟件(MQ),并發表在nbt上,protocol也相應發表在nature protocols上。不足五年,MQ的引用率已高達上萬次,其中不乏CNS級別文章(有大佬的加持果然不一樣)。毫不夸張地說,MaxQuant是業界良心,它的橫空出世沉重地打擊了深惡痛絕的質譜廠商們的囂張氣焰。

主要特點:

  • 支持多種質譜儀廠商產生原始數據,如raw/wiff;
  • 免費不開源,基于Andromeda搜索引擎;;
  • 支持標記定量和非標定量,如labelfree(優勢)/ICAT/SILAC/TMT/iTRAQ等;
  • 蛋白鑒定數多,定量準確性高(主要是因為非線性質量校正和Match Between Runs);
  • 有較完整的結果查看和分析界面;
  • 主要部署在Windows系統(Linux需要mono,MacOS需借助Parallels或Bootcamp);
  • 有配套的結果后處理軟件Perseus。

2.下載安裝

官網:https://www.maxquant.org/
MQ的下載需要用郵箱注冊,并填寫注冊碼。
依賴.NET Framework(基于.net框架編寫,有些沒安裝的電腦需要安裝) 和MSFileReader(識別質譜raw文件)。

解壓后無需安裝,點擊MaxQuant.exe即可使用。

3.配置與運行

MaxQuant使用很簡單,參數界面設置也不像PD那么凌亂。


image.png

6大參數配置模塊,我這里只選一些重要的參數,大部分默認就好:

  • Raw files:導入原始數據和設計實驗,包括組分和樣本,Group(指不同的實驗,如label/SILAC同時進行即為2個Group0和Group1,一般跑一個就好);
  • Group-specific parameters:Group參數的設置,一般只是Group0;
  • Global parameters:全局參數配置;
  • Performance:顯示正在運行的具體步驟和動態;
  • Viewer:數據可視化模塊, 能在labelfree定量中呈現三維圖形。我認為沒啥用,無需設置,拖慢速度;
  • Andromeda configuration:用于配置修飾、酶,以及數據庫ID規則設置等,一般無額外需求,無需設置。

所以,實際需要配置的就是前面三項,我這里以Labelfree定量為例,寫下Group-specific parameters和Global parameters中一些重要的參數:

模塊 選項 值或動作
Group-specific parameters Variable modifications 增加Deamidation(NQ)、Gln->pyro-Glu
Label-free quantification 選LFQ
Global parameters Fasta files 添加數據庫文件(可加入多個)
Match between runs 打勾
iBAQ 打勾
Min.unique peptides 1

其他選項基本上用默認就好,具體項目具體分析。配置完后設置線程數,點擊Start。(若中間暫停,可在Partial processing選中中間步驟運行。
MQ的主要運行步驟如下:


image.png
  • feature信息的提取(定量信息)
  • 最初的搜庫(first search)
  • 質量校正
  • 搜庫鑒定(main search)
  • 峰處理
  • 第二次搜庫(second peptide search)
  • 定量和鑒定結果合并
  • 導出結果

更多參數可查看官方文檔:http://coxdocs.org/doku.php?id=maxquant:start
也可以查看我分享的兩個文檔:MaxQuant_Infos_and_Tutorial_07(中間每個參數都介紹得很詳細)
MaxQuant_Introduction_112409

4.結果

如果參數中路徑沒有額外設置,那么在原始數據同級目錄下會得到搜庫結果:


image.png

combined文件夾包含了搜庫結果,如果是DIA建庫,導入的即是這個文件夾。里面包含了txt文件夾,即鑒定和定量的全部結果。

mqpar.xml是所有參數配置文件,若二次搜庫,可直接導入MaxQuant中,無需重復設置。所以,一般建議保留下來,這樣也可對結果的設置進行追溯。

在combined/proc/#runningTimes.txt中包含了每一步運行的時間。

combined文件夾中的txt文件夾包含很多結果:


image.png

msms.txt、peptides.txt、proteinGroups.txt即為譜圖、肽段和蛋白結果文件。其他比較重要的文件如evidence.txt,summary,modificationSpecificPeptides等。每個表都很大,樣品數多的話可達上百列。每個文件的每一列(即表頭)在tables.pdf文檔中都有詳細解釋。


Linux運行
需要mono調用MQ,參數配置文件mqpar.xml同Windows系統,注意輸入原始文件(譜圖和數據庫)的路徑。一般是先通過Windows生成mqpar.xml,再來Linux運行。但這樣的話,又需要在兩個系統間來回轉移原始數據,非常低效。所以現在也有一些小工具來專門生成mqpar.xml。MaxQuant的Linux試運行

/path/to/bin/mono /path/to/MaxQuant/bin/MaxQuantCmd.exe mqpar.xml

5.Perseus后處理

Perseus也是上面兩位大佬開發的軟件,發在nature methods上。一開始是專門針對MQ數據處理的。后來對所有矩陣類型的表達數據,甚至是多組學數據都適合。


image.png

對于蛋白質組學常規的統計分析和可視化(不太友好)都能實現,而且大佬團隊也持續開發了基于調用本地R或Python解釋器的插件,使得功能更加豐富。

這里不做過多介紹了。因為我如果不是有授課的需求的話,也不會用這個軟件。為有需要的朋友提供了一些教程可參考:

MQ團隊幾乎每年都會舉辦暑期學校,Youtube上很多視頻。不過中文教程近乎于無。

6.小結

蛋白質組學鑒定和定量系列軟件說明到此結束,還有很多沒有介紹的,比如國產軟件pFind,MSFragger,OMSSA,SEQUEST等都是常用的蛋白鑒定軟件。有些我自己也沒用過,也沒必要一一使用,適合自己的才是好的。而且,目前也有很多平臺是整合了多個鑒定軟件的綜合結果,比如SearchGUI,PeptideShaker,TPP等等。


蛋白質組學鑒定定量軟件總結:
【1】蛋白質組學鑒定軟件之X!Tandem
【2】蛋白質組學鑒定軟件之Comet
【3】蛋白質組學鑒定軟件之Mascot
【4】蛋白質組學鑒定軟件之MSGFPlus
【5】蛋白質組學鑒定定量軟件之PD
【6】蛋白質組學鑒定定量軟件之MaxQuant

最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 228,461評論 6 532
  • 序言:濱河連續發生了三起死亡事件,死亡現場離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機,發現死者居然都...
    沈念sama閱讀 98,538評論 3 417
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 176,423評論 0 375
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 62,991評論 1 312
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 71,761評論 6 410
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發上,一...
    開封第一講書人閱讀 55,207評論 1 324
  • 那天,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 43,268評論 3 441
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側響起,我...
    開封第一講書人閱讀 42,419評論 0 288
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后,有當地人在樹林里發現了一具尸體,經...
    沈念sama閱讀 48,959評論 1 335
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 40,782評論 3 354
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發現自己被綠了。 大學時的朋友給我發了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 42,983評論 1 369
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 38,528評論 5 359
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級特大地震影響,放射性物質發生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環境...
    茶點故事閱讀 44,222評論 3 347
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 34,653評論 0 26
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 35,901評論 1 286
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 51,678評論 3 392
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 47,978評論 2 374