2020年1月号

まもなくMascot Server 2.7をリリースする予定です。概要をご紹介します。

「今月の論文」では、業界規格に従う配列カバー率を求めるソフトウエア開発と、配列カバー率に及ぼすcollisionエネルギーシフトの効果に関する研究論文を取り上げました。

「今月の小技」では、Uniprotの書式変更に伴う配列データベース設定の変更方法をご説明します。

Mascotニューズレターの バックナンバーはこのページ からご覧いただけます。日本語版は「Japanese」リンクをクリックしてください。また、Mascotニューズレターの内容に関してお気づきの点やご質問などありましたらご連絡ください。

Mascot Server 2.7 まもなくリリース

お客様からご要望が多かったクロスリンク検索などの新しい機能の追加や既存機能の強化を実施するとともに多くの不具合も解消しました。すでに Mascot公開サイト でお使い頂けますのでお試しください。リリース時期は1月末を予定しています。バージョンアップセットの準備が整い次第順次お送りいたします。

• クロスリンクペプチド検索：あらかじめ定義した「Crosslinking method」の検索条件に従い、intactなリンカーで架橋されたペプチドのペアを検索します。
• Protein FDR計算：decoy検索結果からMAYU方式を利用したProtein FDRを計算する機能を実装しました。
• 修飾名マッピング：スペクトルライブラリの修飾名とunimodの修飾名が異なる場合にそれらを互いに関連付ける機能を実装しました。
• 定量解析CSV出力：Mascot Daemonから定量解析結果のCSVファイルを出力できるようにしました。
• 修飾に対する検索の改善：考慮する条件（修飾設定数、修飾サイト数、修飾配置の数）を個別に設定できるようにし、より正確な修飾状況を検索できるように改良しました。

詳しくは 次のページ をご覧ください。

配列カバー率に及ぼす衝突エネルギーシフトの効果

Mascotニューズレターで取り上げてほしい話題や研究論文がありましたらぜひご紹介ください。また、Mascotニューズレターの内容に関してお気づきの点やご質問などありましたらご連絡ください。

Optimal Collision Energies and Bioinformatics Tools for Efficient Bottom-up Sequence Validation of Monoclonal Antibodies

Agnes Revesz, Tibor Andras Rokob, Dany Jeanne Dit Fouque, Daniel Huse, Viktor Hada, Lilla Turiak, Antony Memboeuf, Karoly Vekey and Laszlo Drahos

Analytical Chemistry 91 13128-35 (2019)

バイオ先行品およびバイオシミラーのアミノ酸配列を厳密に検証することはそれらの特性評価を行う上での基本的作業ですが、ボトムアップの質量分析の手法を利用する場合はこの検証作業に関連する解析データ処理の過程でかなりの手作業が必要となります。

この研究論文では、上記の手作業を軽減するために、Mascot検索結果を使って業界規格に従うアミノ酸配列（Confirmed Sequence Coverage：CSC：確認済配列カバー率）を自動的に計算してレポートするソフトウエア「Serac」を開発したと報告しています。さらにSeracを利用して、CSCに及ぼすcollisionエネルギーシフトの効果をふたつのモノクローナル抗体を使って検証した結果、複数のcollisionエネルギーを使って取得した質量スペクトルを利用することにより、従来の手法と比較してCSCが25-30%向上したと報告しています。

Uniprot Proteome

2019年12月18日にリリースされた「Uniprot release 2019_11」から「complete proteome」分類が廃止されています。もしDatabase Managerでこれをキーワードとして含むダウンロードURLを使っているようでしたら、次の手順でそれに対応する「Proteome ID」を調べ、設定内容を更新してください。

• (1) UniprotのProteomeのサイト でTaxonomy IDや適当なキーワードをクエリーとして検索します。
• (2) このページ を参考にしてダウンロード設定を変更または新規に作成してください。

(1)の操作ではクエリーに対して関連性が高い「reference proteome」がリストされますので、それらの内容を吟味してダウンロードすべき「Proteome ID」を決めてください。たとえばクエリーとして「mouse」を指定すると13個（これを和訳している1/19現在では44個）のreference proteomeがリストされます。リストの「Organism」カラムの内容から全く関係のない生物種含むリストは無視し、「BUSCO」と「CPD」カラム の品質情報と「Protein count」カラムの登録数を見ながら適切な「Proteome ID」を選択し、ダウンロードしてください。

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