DOI: https://doi.org/10.1186/s12859-025-06305-y
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41486154
تاريخ النشر: 2026-01-04
المؤلف: István Szepesi-Nagy وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقنيات البروتيوميات المتقدمة وتطبيقاتها
نظرة عامة
تقدم البحث Frag’n’Flow، وهو خط أنابيب قائم على Nextflow مصمم لتعزيز تحليل مجموعات بيانات البروتيوميات القائمة على مطياف الكتلة على نطاق واسع. الطرق التقليدية، مثل FragPipe، فعالة في تحديد الببتيدات عبر أوضاع تحضير العينات المختلفة وطرق الاكتساب (DDA، DIA، TMT)، لكنها تواجه صعوبات في قابلية التوسع وغالبًا ما تتطلب تكوينًا يدويًا. يقوم Frag’n’Flow بأتمتة إنشاء سير العمل، وإدارة تبعيات الأدوات، ويقدم خيارات تحليل البيانات اللاحقة، مما يسهل التحليلات القابلة للتكرار وعالية الأداء في الحوسبة عالية الأداء (HPC)، والسحابة، وبيئات الكلاستر.
تشير نتائج القياس إلى أن Frag’n’Flow يقلل بشكل كبير من وقت التشغيل – بحوالي 50% – على مجموعات بيانات DIA النموذجية (~58 جيجابايت) مع الحفاظ على الدقة الكمية وتخفيف اختناقات الذاكرة وإدخال/إخراج البيانات. تم التحقق من صحة خط الأنابيب عبر مجموعات بيانات متنوعة، بما في ذلك DDA بدون علامات، DIA، وTMT، مما ينجح في تكرار التوقيعات البيولوجية المعروفة مع تدخل مستخدم ضئيل. من خلال دمج قدرات FragPipe مع تنسيق Nextflow، يقوم Frag’n’Flow بتحويل تحليل بيانات البروتيوميات، مما يجعله متاحًا للباحثين دون خبرة حسابية واسعة، وتمكين استخراج رؤى قيمة من مجموعات بيانات كبيرة موجودة في مستودعات مثل PRIDE وMassIVE. خط الأنابيب متاح للجمهور على https://github.com/ronalabr/FragNFlow.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التقدم الكبير في مطياف الكتلة (MS) الذي أحدث ثورة في البروتيوميات عالية الإنتاجية، مما يسمح بالتحليل التفصيلي لآلاف البروتينات في عينات بيولوجية متنوعة. وقد وسعت هذه التطورات تطبيقات MS من تحليل البروتيوم العام إلى دراسات متخصصة حاسمة لفهم العمليات الخلوية وآليات الأمراض. إن التوافر المتزايد لمجموعات البيانات الكبيرة يتطلب أدوات معالجة بيانات متطورة لتعزيز فهمنا لديناميات التعبير البروتيني، خاصةً مع التقاط MS للمعلومات التنظيمية التي تتجاوز ما يمكن أن تقدمه النسخ الجينية، مثل التعديلات بعد الترجمة (PTMs).
من بين أدوات تحليل بيانات MS المختلفة، برز FragPipe (FP) كخيار شائع بسبب سرعته ودقته وقدرته على التكيف مع تنسيقات التحليل المختلفة. ومع ذلك، غالبًا ما تتجاوز تعقيدات وحجم مجموعات بيانات البروتيوم الحديثة القدرات الحاسوبية للإعدادات المخبرية القياسية، مما يقدم تحديات تتعلق بتنوع المنصات، وإدارة التبعيات، وقابلية التكرار. لمعالجة هذه القضايا، يقدم المؤلفون Frag’n’Flow، وهو خط أنابيب آلي يدمج FP مع Nextflow، مما يسهل سير العمل القابل للتوسع وعالي الأداء في البروتيوميات. تهدف هذه الدمج إلى تبسيط عملية النشر عبر الحوسبة عالية الأداء (HPC) وبيئات السحابة، مما يعزز الوصول والكفاءة مع الالتزام بمبادئ FAIR. لا يقوم Frag’n’Flow بأتمتة سير العمل فحسب، بل يبسط أيضًا التحليلات اللاحقة، مما يجعله موردًا قيمًا لمجتمع البحث.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” في ورقة البحث النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب أو التحليلات التي تم إجراؤها. عادةً ما يتضمن بيانات كمية، وتحليلات إحصائية، وتمثيلات رسومية توضح نتائج الدراسة. غالبًا ما تتم مقارنة النتائج مع الفرضيات أو الدراسات السابقة لتسليط الضوء على الفروق أو التأكيدات المهمة.
في هذا القسم، قد يقوم المؤلفون بالإبلاغ عن مقاييس محددة، مثل المتوسطات، والانحرافات المعيارية، وقيم p، لدعم ادعاءاتهم. بالإضافة إلى ذلك، يتم مناقشة أي اتجاهات أو أنماط ملحوظة في البيانات، مما يوفر رؤى حول تداعيات النتائج. بشكل عام، تعتبر النتائج أساسًا للنقاشات والاستنتاجات اللاحقة المستخلصة في الورقة.
المناقشة
تناقش هذه القسم تطوير وتنفيذ Frag’n’Flow، وهو خط أنابيب قائم على Nextflow مصمم لتسهيل سير العمل في البروتيوميات عالية الإنتاجية. باستخدام إطار عمل Nextflow وأدوات برمجة متنوعة، يقوم Frag’n’Flow بأتمتة إنشاء ملفات الإدخال، ودمج البروتيومات المرجعية، وإدارة تنفيذ عدة سير عمل تحليلية. يتضمن واجهة سهلة الاستخدام لتنزيل الأدوات المرخصة اللازمة مع ضمان الامتثال لشروط الترخيص. يدعم خط الأنابيب التخصيص، مما يسمح للمستخدمين بتعديل سير العمل وفقًا للاحتياجات التجريبية المحددة، مثل ضبط التحولات الكتلية لتعديل السيستين.
بالإضافة إلى ذلك، يدمج Frag’n’Flow وحدة FP-Analyst للتحليل الإحصائي اللاحق، مستخدمًا حزمة FragPipeAnalystR لأتمتة معالجة نتائج تحديد البروتينات والببتيدات. يتضمن التحليل تطبيع، وتقدير القيم المفقودة، وتحليل التعبير التفاضلي باستخدام حزمة limma، مع تصور النتائج من خلال مجموعة متنوعة من الرسوم البيانية التشخيصية. يبرز القسم أهمية إدارة الموارد الحاسوبية، موضحًا دراسات القياس التي تقيم متطلبات الذاكرة ووحدة المعالجة المركزية، بالإضافة إلى تأثير أداء التخزين على كفاءة المعالجة. بشكل عام، يعزز Frag’n’Flow قابلية التوسع وقابلية التكرار في تحليلات البروتيوميات، مما يجعله أداة قيمة للباحثين في هذا المجال.
DOI: https://doi.org/10.1186/s12859-025-06305-y
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41486154
Publication Date: 2026-01-04
Author(s): István Szepesi-Nagy et al.
Primary Topic: Advanced Proteomics Techniques and Applications
Overview
The research introduces Frag’n’Flow, a Nextflow-based pipeline designed to enhance the analysis of large-scale mass spectrometry-based proteomics datasets. Traditional methods, such as FragPipe, while effective for peptide identification across various sample preparation and acquisition modes (DDA, DIA, TMT), struggle with scalability and often require manual configuration. Frag’n’Flow automates the workflow generation, manages tool dependencies, and offers downstream data analysis options, facilitating reproducible and high-performance analyses in high-performance computing (HPC), cloud, and cluster environments.
Benchmarking results indicate that Frag’n’Flow significantly reduces runtime—by nearly 50%—on typical DIA datasets (~58 GB) while maintaining quantitative accuracy and alleviating memory and I/O bottlenecks. The pipeline has been validated across diverse datasets, including label-free DDA, DIA, and TMT, successfully replicating established biological signatures with minimal user intervention. By integrating the capabilities of FragPipe with Nextflow’s orchestration, Frag’n’Flow transforms proteomics data analysis, making it accessible to researchers without extensive computational expertise, and enabling the extraction of valuable insights from large datasets housed in repositories like PRIDE and MassIVE. The pipeline is publicly available at https://github.com/ronalabr/FragNFlow.
Introduction
The introduction highlights significant advancements in mass spectrometry (MS) that have revolutionized high-throughput proteomics, allowing for the detailed analysis of thousands of proteins in various biological samples. These developments have expanded the applications of MS from general proteome profiling to specialized studies crucial for elucidating cellular processes and disease mechanisms. The increasing availability of large datasets necessitates sophisticated data processing tools to enhance our understanding of protein expression dynamics, particularly as MS captures regulatory information beyond what transcriptomics can provide, such as post-translational modifications (PTMs).
Among the various MS data analysis tools, FragPipe (FP) has emerged as a popular choice due to its speed, accuracy, and adaptability to different analysis formats. However, the complexity and scale of modern proteomic datasets often surpass the computational capabilities of standard laboratory setups, presenting challenges related to platform heterogeneity, dependency management, and reproducibility. To address these issues, the authors introduce Frag’n’Flow, an automated pipeline that integrates FP with Nextflow, facilitating scalable and high-performance proteomics workflows. This integration aims to streamline the deployment process across high-performance computing (HPC) and cloud environments, thereby enhancing accessibility and efficiency while adhering to FAIR principles. Frag’n’Flow not only automates the workflow but also simplifies downstream analyses, making it a valuable resource for the research community.
Results
The “Results” section of the research paper presents the key findings derived from the conducted experiments or analyses. It typically includes quantitative data, statistical analyses, and graphical representations that illustrate the outcomes of the study. The results are often compared against the hypotheses or previous studies to highlight significant differences or confirmations.
In this section, the authors may report specific metrics, such as means, standard deviations, and p-values, to substantiate their claims. Additionally, any observed trends or patterns in the data are discussed, providing insights into the implications of the findings. Overall, the results serve as a foundation for the subsequent discussion and conclusions drawn in the paper.
Discussion
The section discusses the development and implementation of Frag’n’Flow, a Nextflow-based pipeline designed to facilitate high-throughput proteomics workflows. Utilizing the Nextflow framework and various programming tools, Frag’n’Flow automates the generation of input files, integrates reference proteomes, and manages the execution of multiple analysis workflows. It incorporates a user-friendly interface for downloading necessary licensed tools while ensuring compliance with licensing terms. The pipeline supports customization, allowing users to modify workflows according to specific experimental needs, such as adjusting mass shifts for cysteine alkylation.
Additionally, Frag’n’Flow integrates the FP-Analyst module for downstream statistical analysis, employing the FragPipeAnalystR package to automate the processing of protein and peptide quantification results. The analysis includes normalization, missing value imputation, and differential expression analysis using the limma package, with results visualized through various diagnostic plots. The section emphasizes the importance of computational resource management, detailing benchmarking studies that assess memory and CPU requirements, as well as the impact of storage performance on processing efficiency. Overall, Frag’n’Flow enhances the scalability and reproducibility of proteomics analyses, making it a valuable tool for researchers in the field.