FragPipe

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FragPipe是一个综合性的计算平台，用于分析基于质谱的蛋白质组学数据。FragPipe提供了易于使用的Java图形用户界面（GUI），同时也可以在Windows、Linux或云环境中以命令行模式运行。它由超快速蛋白质组学搜索引擎MSFragger驱动，适用于常规和"开放"（宽前体质量容差）肽段鉴定。FragPipe包含Percolator和Philosopher工具包，用于MSFragger搜索结果的下游后处理（PeptideProphet、iProphet、ProteinProphet）、FDR过滤、基于标记的定量以及多实验汇总报告生成。FragPipe包含MSBooster模块，用于基于深度学习的肽段鉴定重新评分。Crystal-C和PTM-Shepherd被包含以辅助解释开放搜索结果。FragPipe二进制文件还包括用于TMT/iTRAQ同位素标记定量的TMT-Integrator，用于具有FDR控制的跨运行匹配（MBR）功能的无标记定量的IonQuant，使用EasyPQP构建光谱库，以及用于直接（"无库"）分析数据独立采集（DIA）数据的MSFragger-DIA、DIA-Umpire SE和diaTracer模块。FragPipe还包括DIA-NN，用于从DIA数据中提取定量信息。

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Docker镜像

FragPipe教程

资源

将FragPipe与其他工具结合使用

支持的仪器和文件格式

下表显示了FragPipe工作流组件与不同光谱文件格式的兼容性。

Bruker .d表示timsTOF的ddaPASEF文件，其他Bruker .d文件应转换为.mzML。请注意，timsTOF数据在Windows上需要Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2017。如果您看到无法找到Bruker原生库的错误，请尝试安装Visual C++可再发行组件。

工作流步骤	.mzML	Thermo (.raw)	Bruker (.d)	.mgf
DIA-Umpire 伪 MS/MS 生成	✔	✔
diaTracer 伪 MS/MS 生成			✔
MSFragger 搜索	✔	✔	✔	✔
MSFragger-DIA	✔	✔
Crystal-C 伪影去除	✔	✔
PTMProphet 定位	✔	✔	✔
PTM-Shepherd 汇总	✔	✔	✔
无标记定量	✔	✔	✔
SILAC/二甲基标记定量	✔	✔	✔
TMT/iTRAQ 定量	✔	✔
光谱库生成	✔	✔	✔	✔
DIA-NN 定量	✔	✔*	✔

使用重叠/交错窗口采集的 DIA 数据必须通过解复用转换为 mzML。 使用 DIA-NN 对 Thermo .raw 文件进行定量需要安装 Thermo MS File Reader，详见 DIA-NN 文档。

请注意，从 Thermo .raw 文件进行 TMT/iTRAQ 定量会比从 .mzML 文件耗时更长。

附加文档

完整的 MSFragger 文档可在 MSFragger wiki 上找到。有关 Philosopher 工具包的文档，请参阅 Philosopher wiki。

问题和技术支持

在 FragPipe 问题追踪器查看以往的问题/错误报告。也请在此处发布任何有关 FragPipe 本身的新问题/错误报告。对于 FragPipe 各个组件的具体问题，您还可以使用 MSFragger 问题追踪器、Philosopher 问题追踪器和 IonQuant 问题追踪器。查看 MSFragger 的 wiki 和常见问题。

有关 Nesvizhskii 实验室开发的其他工具，请访问我们的网站 nesvilab.org

如何运行

Windows:
- 双击 bin 文件夹中的 FragPipe.exe 或 FragPipe.bat
- 或执行命令：java -jar FragPipe-x.x.jar
Linux:
- 运行 fragpipe shell 脚本（可双击运行）
- 或执行命令：java -jar FragPipe-x.x.jar
Mac OS（仅命令行界面）:
- 阅读使用 Docker 拉取和运行 FragPipe

集成

FragPipe 是开源的，其输出目前被以下软件项目支持：

主要参考文献

数据库搜索

Kong, A. T., Leprevost, F. V., Avtonomov, D. M., Mellacheruvu, D., & Nesvizhskii, A. I. (2017). MSFragger: ultrafast and comprehensive peptide identification in mass spectrometry–based proteomics. Nature Methods, 14(5), 513-520.
Yu, F., Teo, G. C., Kong, A. T., Haynes, S. E., Avtonomov, D. M., Geiszler, D. J., & Nesvizhskii, A. I. (2020). Identification of modified peptides using localization-aware open search. Nature Communications, 11(1), 1-9.
Yu, F., Haynes, S. E., Teo, G. C., Avtonomov, D. M., Polasky, D. A., & Nesvizhskii, A. I. (2020). Fast quantitative analysis of timsTOF PASEF data with MSFragger and IonQuant. Molecular & Cellular Proteomics, 10(9), 1575-1585.
Teo, G. C., Polasky, D. A., Yu, F., Nesvizhskii, A. I. (2020). A fast deisotoping algorithm and its implementation in the MSFragger search engine. Journal of Proteome Research, 20(1), 498-505.

Glyco/Labile搜索

Polasky, D. A., Yu, F., Teo, G. C., & Nesvizhskii, A. I. (2020). 使用MSFragger-Glyco进行快速全面的N-糖基化和O-糖基化蛋白质组学分析。自然方法，17，1125-1132。
Polasky, D. A., Geiszler, D. J., Yu, F., & Nesvizhskii, A. I. (2022). 糖蛋白质组学的多属性糖基鉴定和FDR控制。分子与细胞蛋白质组学，21(3)，100205。
Polasky, D. A., Geiszler, D. J., Yu, F., Kai, Li., Teo, G. C., & Nesvizhskii, A. I. (2023). MSFragger-Labile：一种改善蛋白质组学中不稳定PTM分析的灵活方法。分子与细胞蛋白质组学，22(5)，100538。

PTM

Chang, H. Y., Kong, A. T., da Veiga Leprevost, F., Avtonomov, D. M., Haynes, S. E., & Nesvizhskii, A. I. (2020). Crystal-C：一种用于优化开放搜索结果的计算工具。蛋白质组学研究杂志，19(6)，2511-2515。
Geiszler, D. J., Kong, A. T., Avtonomov, D. M., Yu, F., da Veiga Leprevost, F., & Nesvizhskii, A. I. (2020). PTM-Shepherd：开放搜索结果中翻译后修饰和化学修饰的分析和总结。分子与细胞蛋白质组学，20，100018。
Geiszler, D. J., Polasky, D. A., Yu, F., & Nesvizhskii, A. I. (2023). 检测翻译后修饰肽段的MS/MS光谱中的诊断特征。自然通讯，14，4132。

DIA

Tsou, C. C., Avtonomov, D., Larsen, B., Tucholska, M., Choi, H., Gingras, A. C., & Nesvizhskii, A. I. (2015). DIA-Umpire：数据独立获取蛋白质组学的全面计算框架。自然方法，12(3)，258-264。
Yu, F, Teo, G. C., Kong, A. T., Fröhlich, K., Li, G. X. , Demichev, V, Nesvizhskii, A..I. (2023). 使用MSFragger-DIA和FragPipe计算平台分析DIA蛋白质组学数据。自然通讯 14:4154。

DDA定量

Yu, F., Haynes, S. E., & Nesvizhskii, A. I. (2021). IonQuant实现了准确敏感的无标记定量，并具有FDR控制的跨运行匹配功能。分子与细胞蛋白质组学，20，100077。

其他

da Veiga Leprevost, F., Haynes, S. E., Avtonomov, D. M., Chang, H. Y., Shanmugam, A. K., Mellacheruvu, D., Kong, A. T., & Nesvizhskii, A. I. (2020). Philosopher：一个用于鸟枪法蛋白质组学数据分析的多功能工具包。自然方法，17(9)，869-870。
Yang, K. L., Yu, F., Teo, G. C., Kai, L., Demichev, V., Ralser, M., & Nesvizhskii, A. I. (2023). MSBooster：使用深度学习特征改善肽段鉴定率。自然通讯，14，4539。

从头构建

更新构建版本：构建版本存储在3个不同的位置：
- 文件：MSFragger-GUI/src/umich/msfragger/gui/Bundle.properties 属性：msfragger.gui.version
- 文件：MSFragger-GUI/build.gradle 属性：version
- 文件：MSFragger-GUI/src/umich/msfragger/gui/Bundle.properties 属性：msfragger.gui.version
构建：你不需要安装Gradle，将使用此存储库中包含的Gradle包装器。从存储库的根目录执行以下命令：
```
cd ./MSFragger-GUI
./gradlew makeReleaseZipNoJre
```
或使用此版本构建包含Java运行时的版本（仅适用于Windows）：
```
cd ./MSFragger-GUI
./gradlew makeReleaseZipWithJre
```
.zip输出文件将位于MSFragger-GUI/build/github-release目录中。