[论文解读] Comparison of different versions of SignalP and TargetP for diatom plastid protein predictions with ASAFind

Ansgar Gruber, Cedar McKay+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 4, 2023

Machine Learning in Bioinformatics被引用 4

一句话总结

本研究利用 ASAFind 流程，评估 SignalP 5.0 和 TargetP 2.0 相较于早期版本在预测硅藻质体靶向蛋白信号肽方面的表现。尽管 SignalP 5.0 在检测信号肽方面的敏感性较之前版本有所降低，但其与 ASAFind 的整合仍保持了较高的预测性能；TargetP 2.0 在识别硅藻信号肽和线粒体转运肽方面优于其他工具，因此作为 ASAFind 预测的输入更为优越。

ABSTRACT

Plastid targeted proteins of diatoms and related algae can be predicted with high sensitivity and specificity using the ASAFind method published in 2015. ASAFind predictions rely on SignalP predictions of endoplasmic reticulum (ER) targeting signal peptides. Recently (in 2019), a new version of SignalP was released, SignalP 5.0. We tested the ability of SignalP 5.0 to recognize signal peptides of nucleus-encoded, plastid-targeted diatom pre-proteins, and to identify the signal peptide cleavage site. The results were compared to manual predictions of the characteristic cleavage site motif, and to previous versions of SignalP. SignalP 5.0 is less sensitive than the previous versions of SignalP in this specific task, and also in the detection of signal peptides of non-plastid proteins in diatoms. However, in combination with ASAFind, the resulting prediction performance for plastid proteins is high. In addition, we tested the multi-location prediction tool TargetP for its suitability to provide signal peptide information to ASAFind. The newest version, TargetP 2.0, had the highest prediction performances for diatom signal peptides and mitochondrial transit peptides compared to other versions of SignalP and TargetP, thus it provides a good basis for ASAFind predictions.

研究动机与目标

• 评估 SignalP 5.0 与早期 SignalP 版本在检测核编码、质体靶向硅藻前体蛋白信号肽方面的性能。
• 评估 SignalP 5.0 相较于早期版本在信号肽识别中是否提升了或降低了敏感性和特异性。
• 测试 TargetP 版本（尤其是 TargetP 2.0）作为 ASAFind 流程中信号肽信息来源的适用性。
• 确定与 ASAFind 搭配使用以实现硅藻中高精度质体蛋白预测的最优信号肽预测工具组合。
• 将人工预测的切割位点基序与计算工具输出进行比较，以进行验证。

提出的方法

• 本研究采用 2015 年发表的 ASAFind 方法，该方法基于 SignalP 的信号肽检测来预测质体靶向蛋白。
• 将 SignalP 5.0 及早期版本（SignalP 4.1 和 3.0）应用于预测硅藻蛋白质组中的信号肽。
• 测试 TargetP 2.0 及早期版本在预测硅藻中信号肽和线粒体转运肽方面的能力。
• 对已知硅藻前体蛋白切割位点基序进行人工校对，作为评估工具准确性的金标准。
• 通过敏感性、特异性和与人工识别切割位点的一致性来评估性能。
• 比较各工具的原始预测数据，评估工具选择对下游 ASAFind 质体蛋白预测准确率的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 与早期 SignalP 版本相比，SignalP 5.0 在检测核编码、质体靶向硅藻前体蛋白的信号肽方面是否保持或提升了敏感性？
• RQ2 SignalP 5.0 在识别硅藻蛋白中信号肽切割位点方面，与人工预测的特征基序相比表现如何？
• RQ3 TargetP 2.0 是否能在检测硅藻蛋白质组中的信号肽和线粒体转运肽方面优于 SignalP 版本？
• RQ4 使用不同信号肽预测工具对 ASAFind 在预测硅藻中质体靶向蛋白的整体准确率有何影响？
• RQ5 与早期版本相比，SignalP 5.0 在硅藻非质体蛋白中的性能是否出现显著下降？

主要发现

• SignalP 5.0 在检测核编码、质体靶向硅藻前体蛋白的信号肽方面，敏感性低于早期 SignalP 版本。
• 与早期版本相比，SignalP 5.0 在识别硅藻中非质体蛋白的信号肽方面表现更差。
• 尽管敏感性降低，但 SignalP 5.0 在与 ASAFind 联合使用时，仍能保持较高的预测性能，适用于质体蛋白预测。
• TargetP 2.0 在所有测试版本中对硅藻信号肽和线粒体转运肽的预测性能最高。
• 与所有测试的 SignalP 版本相比，TargetP 2.0 提供了更可靠的信号肽输入，因此是硅藻质体蛋白预测的首选工具。
• 人工预测的切割位点基序可作为稳健的基准，证实 SignalP 5.0 在此特定任务中的表现劣于早期版本。