Dozenten:
Martin Eisenacher, Robert Ahrends, Michael Kohl, Dominik Kopczynski (BioInfra.Prot)
Datum:
Datum Workshop: 28. Februar 2016
Tagungszeitraum der 49. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Massenspektrometrie (DGMS):
28. Februar bis 2. März 2016
Veranstaltungsort:
Workshop während der 49. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Massenspektrometrie (DGMS)
Fachbereich Chemie der Universität Hamburg
Martin-Luther-King-Platz 6
20146 Hamburg
Inhalt:
BioInfra.Prot bietet auf der 49. Jahrestagung der DGMS den Workshop ‘Spezielle Aspekte von Bioinformatik-Methoden in der MS – basierten Proteomik‘ an. Der Workshop findet am 28. Februar 2016 in Hamburg statt und wird von zwei führenden Proteomik-Arbeitsgruppen in Deutschland durchgeführt.
Die Veranstaltung ist in kleinere Abschnitte unterteilt und verbindet theoretische Grundlagen mit der konkreten Anwendung (hands-on sessions) um eine effiziente, integrative Lernerfahrung zu gewährleisten. Besonderer Wert wird dabei auf die eigenständige Auswertung realer Datensätze gelegt.
Der Workshop behandelt spezielle Aspekte der alltäglichen Arbeit mit Proteomikdaten, beginnend bei der Datengenerierung und mündend in einer voll automatisierten Datenauswertung unter Verwendung von Workflow–Systemen.
Behandelte Themen sind Proteinsequenz-Datenbanken, der decoy–Ansatz im Rahmen der Proteinidentifikation, Proteininferenz / protein grouping und targeted proteomics. Es wird jeweils auf Aspekte eingegangen, die im Alltag oft als bekannt vorausgesetzt oder mit „default“-Parametern verwendet werden, die jedoch auch Quelle für Fehler sind bzw. leichte Möglichkeiten zur Auswertungs-Optimierung bieten. Die hands-on sessions vermitteln praktische Erfahrungen bezüglich der Verwendung von Workflow – Systemen im Proteomik-Forschungsbereich.
Zeitplan:
13:00 – 14:00 Einführung in die MS-basierte Proteomik (gemeinsam mit dem Parallel-Workshop ‘Prozessierung und Interpretation von massenspektrometrischen Daten mit OpenMS’)
--- Aufteilung der Workshops ---
14:00 – 14:20 Datenbanken für Aminosäuren-Sequenzen (MPC)
14:20 – 14:40 Target-decoy-Ansatz (MPC)
14:40 – 15:00 Pause
15:00 – 15:20 Protein-Inferenz (MPC)
15:20 – 15:40 Targeted Proteomik / MRM / Skyline (ISAS)
15:40 – 17:30 Hands-on – Bitte eigene Laptops mitbringen! (ISAS+MPC)
Lernziele:
Die Veranstaltungsteilnehmer gewinnen einen vertieften Einblick in häufig auftretende Schwierigkeiten und Herausforderungen bei der Analyse von Proteomikdaten.
Insbesondere erarbeiten sich die Teilnehmer vertiefte Kenntnisse bezüglich der Auswahl geeigneter Proteinsequenzdatenbanken. Im Rahmen der sog. ‚Bottom-up‘-Proteomik ist die Identifikation von Proteinen unvermeidbar von Unsicherheit begleitet. Die Teilnehmer können die Decoy – Methode, die zur Kontrolle der dieser Unsicherheit (False – positive – rate) verwendet wird, gezielt einsetzen. Nach Anschluss des Workshops haben die Teilnehmer ein vertieftes Wissen über die Vor- und Nachteile verschiedener Proteininferenz-Methoden und erweiterte Kompetenzen im Bereich ‚Targeted Proteomik erworben.
Voraussetzungen:
Der Workshop wendet sich sowohl an Studenten als auch an graduierte Wissenschaftler, setzt aber ein grundlegendes Verständnis der Datenanalyse und Techniken, die im Bereich der massenspektrometrischen Proteomik verwendet werden (d.h. grundlegende Funktionsweise eines Massenspektrometers, Verwendung von Suchmaschinen, das Problem falsch positiver Ergebnisse etc.), voraus.
Keywords:
Bioinformatics for Proteomics, Sequence databases, Decoy approach, Protein inference, Targeted Proteomics
Software:
DecoyDatabaseBuilder [1], PIA [2], KNIME [3], OpenMS [4]
Kontakt:
PD Dr. Martin Eisenacher:
E-mail:
Phone: +49(0)234 32 29288
Referenzen:
[1] K.A. Reidegeld, M. Eisenacher, M. Kohl, D. Chamrad, G. Korting, M. Bluggel, H.E. Meyer, C. Stephan, An easy-to-use Decoy Database Builder software tool, implementing different decoy strategies for false discovery rate calculation in automated MS/MS protein identifications, Proteomics, 8 (2008) 1129-1137.
[2] J. Uszkoreit, A. Maerkens, Y. Perez-Riverol, H.E. Meyer, K. Marcus, C. Stephan, O. Kohlbacher, M. Eisenacher, PIA: An Intuitive Protein Inference Engine with a Web-Based User Interface, J Proteome Res, (2015).
[3] M.R. Berthold, N. Cebron, F. Dill, T.R. Gabriel, T. Kötter, T. Meinl, P. Ohl, C. Sieb, K. Thiel, B. Wiswedel, KNIME: The Konstanz Information Miner, in: Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, Springer, 2007.
[4] M. Sturm, A. Bertsch, C. Gropl, A. Hildebrandt, R. Hussong, E. Lange, N. Pfeifer, O. Schulz-Trieglaff, A. Zerck, K. Reinert, O. Kohlbacher, OpenMS - an open-source software framework for mass spectrometry, Bmc Bioinformatics, 9 (2008) 163.