Getting more out of mass spectrophotometry-based proteomics using supervised learning approaches and on-the-fly data analysis

Lavallée-Adam et al. ont mis au point un algorithme d’apprentissage automatique, sur des données en temps réel pour l’identification de protéines. L’algorithme se base sur les interactions connues entre diverses protéines. Le principe est de rechercher dans l’échantillon des protéines connues qui interagissent avec une protéine d’intérêt. Si on détecte ces protéines connues, on peut supposer que la protéine connue est également présente dans la solution. Par ailleurs, l’algorithme utilise les données en temps réel (« en vol ») et pas seulement les spectres obtenus. Cela permet de détecter des séquences peptidiques, peu importe leur abondance dans l’échantillon de départ et permettrait ainsi d’adresser l’une des limites soulevées de la spectrophotométrie en tandem.