请问肽段测序怎么知道用数据库对比数据还是de novo数据呢？

这个问题的核心在于：如何区分肽段鉴定的方式是基于数据库搜索（database search）还是基于 de novo 测序。请看以下几点判断逻辑：

 

一、从数据源头判断

1、数据库搜索（Database Search）

（1）原始质谱数据（MS/MS）通过搜索算法（如 Sequest、Mascot、Andromeda、pFind 等）与已知蛋白数据库中的理论肽段碎片谱进行匹配。

（2）要求提供物种信息或参考蛋白数据库（如Uniprot）。

（3）输出结果包含：

• 鉴定的蛋白/肽段序列

• Score、PEP、FDR 等统计指标

• 通常可看到蛋白名称和来源

 

2、de novo 测序

（1）不依赖任何数据库，直接从碎片离子谱图中推断肽段序列。

（2）常用算法如 PEAKS de novo、Novor、pNovo、DeepNovo 等。

（3）适用于：无数据库样本（如新物种、抗体类蛋白、修饰多样性极高样本等）。

（4）输出结果中往往包含：

• 带有不确定性的序列（如“L/I”、“K/Q”模糊位点）

• 每个氨基酸位点的得分或置信度（local confidence）

• 无蛋白名称、无注释信息

 

二、从结果特征判断

 

特征	Database Search	de novo Sequencing
是否依赖参考数据库	是	否
是否提供蛋白名称	是	否
序列是否完全明确	是	否，可能有模糊位点
是否提供位点置信度	否（常为整体打分）	是（逐位点）
结果中是否含 FDR	是	一般无（但可能有局部置信度）
适用场景	已知物种、标准蛋白质组	新物种、未知蛋白、抗体等

 

三、实际操作建议

若你已获得分析结果但不清楚使用的是哪种方法，请检查分析报告中是否有：

• 使用的搜索引擎名称（如 PEAKS、Mascot、MaxQuant）

• 是否提及参考数据库（如 Uniprot、SwissProt）

• 序列是否带有模糊位点（如“X”、“I/L”）

• 是否有蛋白注释信息

 

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