下一代De Novo测序算法

De Novo测序，即从头推断肽段氨基酸序列，是蛋白质组学中识别未知蛋白、修饰肽段、抗体片段等的重要工具。相较于数据库搜索方法，De Novo测序不依赖参考数据库，适用于非模式物种、数据库不全、翻译后修饰、多变异样本等复杂场景。然而，传统的De Novo算法（如PEAKS、Novor、PepNovo等）在处理碎裂谱图歧义、长肽段错配、低丰度信号等问题时仍存在局限。面对这些挑战，下一代De Novo测序算法在模型架构、谱图表示、训练策略上进行了系统性革新。本文将聚焦这一技术演进，解析下一代算法的核心创新与落地应用。

 

一、De Novo测序的发展历程简述

 



 

二、下一代De Novo测序算法的关键技术创新

1、Transformer结构引入

相较传统的循环神经网络（LSTM），Transformer具有更强的长程依赖建模能力，能同时关注整个谱图中的碎片分布与上下文逻辑。典型模型如：

（1）AlphaPeptDeep：微软研究院与MPI合作开发，结合谱图与序列联合建模；

（2）Casanovo：Facebook团队提出，用Transformer直接从原始碎片向量预测肽段；

（3）pDeep3：结合预测谱图与反向打分，实现候选肽段重排名。

 

2、多模态数据输入

传统De Novo算法仅使用谱图，而下一代模型同时输入：

（1）MS/MS谱图数据（向量或图结构）

（2）序列上下文信息（残基频率、物种背景）

（3）实验参数（碎裂方式、仪器类型）

（4）可选结构/修饰先验

这类模型不仅能提升准确率，还提高了对非标准修饰与异构肽段的识别能力。

 

3、谱图预训练与迁移学习

与NLP领域的BERT、GPT类似，部分模型通过谱图预训练实现迁移学习：

（1）使用数百万条肽段谱图进行无监督学习；

（2）在小样本任务中依然保持高准确率；

（3）可适配不同质谱平台和酶切策略。

 

4、候选肽段打分重排序（Re-ranking）

引入后处理模块，对多个预测序列进行评分优化：

• 基于谱图相似性（如Cosine score）；

• 结合结构保守性与同源序列比对；

• 支持多肽异构体联合输出，提升结果鲁棒性。

 

三、应用优势：更智能、更敏感、更适用于高复杂样本

 



 

百泰派克生物科技的智能肽段分析平台

为满足不同项目需求，百泰派克搭建了多算法融合的智能De Novo测序平台，具备如下能力：

1、技术架构：

（1）算法引擎：整合DeepNovo、AlphaPeptDeep、Casanovo与自研模块；

（2）数据处理：支持DIA/DDA谱图解析、多酶切肽段、修饰识别；

（3）序列验证：支持合成肽对照谱图确认；

（4）功能注释：联合同源性搜索、结构预测辅助结果理解。

 

2、服务场景：

（1）抗体序列测定（单抗、人源化抗体、scFv）

（2）外泌体/脑脊液等微量蛋白样本分析

（3）新型天然肽段识别与活性预测

（4）非模式生物蛋白组构建

 

随着AI在蛋白组学中的深入融合，De Novo测序已从“尝试性技术”演变为“前沿主力工具”。下一代算法的不断突破，将极大扩展我们对未知肽段、变异蛋白、修饰结构的识别能力。在百泰派克生物科技，我们正积极推动“AI+蛋白组”的深度集成，构建高准确、高通量、可验证的De Novo测序解决方案。如果您有相关科研需求或项目合作意向，欢迎随时联系我们，探索下一代蛋白质识别新路径。

 

百泰派克生物科技--生物制品表征，多组学生物质谱检测优质服务商

 

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