ProteoDUDes：用于宏蛋白质组学的分类学谱分析及假阳性减少

宏蛋白质组学是对多生物体样本中蛋白质组成的研究。宏基因组学回答的是样本中存在哪些生物体这一问题，而宏蛋白质组学则进一步回答哪些生物体处于活跃状态这一问题。当前最先进的用于为蛋白质组学数据添加分类学信息的工具（例如 Unipept、DIAMOND）并不能控制错误分类学鉴定率，这可能导致错误结果，从而造成错误解释，我们通过实例对此进行了说明。ProteoDUDes 对常用序列注释工具的结果进行处理，使得结果中真实鉴定所占比例达到与对比工具相当或更高的水平。我们在模拟数据和实验性模拟群落数据上对 ProteoDUDes 进行了评估。结果表明，在模拟数据上，ProteoDUDes 与其他工具具有相同的错误率；而在实验性模拟群落数据上，其错误率仅为其他工具的一半。这使得人们能够更准确地判断复杂样本中哪些生物体在功能上处于活跃状态。ProteoDUDes 是开源软件，可在 https://github.com/pirovc/dudes 获取。

1 亨宁·席持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 许可，以永久展示该预印本。 本文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 提供。

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发布于 2026 年 7 月 2 日。 下载 PDF 数据/代码 电子邮件

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ProteoDUDes：用于宏蛋白质组学并降低假阳性的分类学谱分析

Henning Schiebenhoefer， Thilo Muth， Stephan Fuchs， Bernhard Y. Renard

bioRxiv 2026.06.29.734936； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.29.734936

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ProteoDUDes：用于宏蛋白质组学并降低假阳性的分类学谱分析

Henning Schiebenhoefer， Thilo Muth， Stephan Fuchs， Bernhard Y. Renard

bioRxiv 2026.06.29.734936； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.29.734936

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.29.734936v1?rss=1

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