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La plupart des instruments scientifiques sophistiqués sont commercialisés avec des logiciels permettant de manipuler les données créées par ces instruments. De plus, de très nombreux logiciels open source, fruits d’une activité de recherche parfois très active, viennent enrichir cette offre quand la maturité de l’interprétation n’est pas encore atteinte. C’est le cas dans le domaine de la spectrométrie de masse appliquée aux études de protéomique qui ont pour objet d’identifier, de quantifier et de caractériser les protéines des organismes. Actuellement, seul environ un quart des données expérimentales générées par les appareils sont interprétées. Quelles sont les clés qui permettent de comprendre pourquoi l’interprétation d’un même jeu de spectres peut varier sensiblement en fonction du logiciel utilisé, sans que la communauté scientifique n’arrive à déterminer clairement le plus performant d’entre eux? Obtient-on des vues complémentaires au travers de chaque logiciel ? C’est à cette question délicate que nous avons souhaité répondre.

Publications

Tessier, D., Lollier, V., Larré, C., and Rogniaux, H. (2016) Origin of Disagreements in Tandem Mass Spectra
Interpretation by Search Engines, J Proteome Res 15, 3481-3488. http://dx.doi.org/10.1021/acs.jproteome.6b00024

David, M., Fertin, G., and Tessier, D. (2016). SpecTrees: An efficient without a priori data structure for
MS/MS spectra identification. In International Workshop on Algorithms in Bioinformatics, pages 65-76. Springer. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-43681-4_6