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随着基于质谱的蛋白质组学快速发展，磷酸化蛋白质组学数据量已显著增加。然而，磷酸化位点的准确定位以及标准化统计验证仍然是关键的分析瓶颈。为解决缺乏标准化跨算法评估的问题，我们提出了 onsite，一个统一的开源 Python 框架。onsite 整合了丙氨酸诱饵策略，用于在三种算法——AScore、PhosphoRS 和 pyLucXor——之间估计错误定位率（FLR）。该模块化架构能够高效处理大规模数据集，并支持全局 FLR 计算。基于标准合成磷酸肽数据集 PXD000138 的基准测试突出了算法间的显著差异。在相同的 5% 全局 FLR 阈值下，pyLucXor 定位了最多的目标位点（28,353 个）。与已知真实值相比，它也达到了较高的准确率（91.22%），从而获得了数量最多的正确定位位点（25,865 个）。对高度分级的大规模数据集 PXD012255 的重新分析进一步表明，将 onsite 原生集成到 quantms 流水线中能够实现可扩展的数据处理，并为大规模磷酸化蛋白质组学中的 FLR 控制提供标准化框架。
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onsite：一个用于磷酸化位点定位与错误定位率估计的集成框架
查看 ORCID 个人资料 Qi-Xuan Yue， Zhongchun Wei， 查看 ORCID 个人资料 Chengxin Dai， 查看 ORCID 个人资料 Mingze Bai， 查看 ORCID 个人资料 Yasset Perez-Riverol， 查看 ORCID 个人资料 Timo Sachsenberg
doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.08.737157
Qi-Xuan Yue 1 重庆邮电大学生物智能大数据重庆市重点实验室，中国重庆；
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发布于 2026 年 7 月 11 日。 下载 PDF 补充材料 电子邮件
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Qi-Xuan Yue， Zhongchun Wei， Chengxin Dai， Mingze Bai， Yasset Perez-Riverol， Timo Sachsenberg
bioRxiv 2026.07.08.737157； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.08.737157
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Qi-Xuan Yue， Zhongchun Wei， Chengxin Dai， Mingze Bai， Yasset Perez-Riverol， Timo Sachsenberg
bioRxiv 2026.07.08.737157； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.08.737157
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.08.737157v1?rss=1
🏷️ 磷酸化位点定位 错误定位率估计 质谱蛋白质组学 蛋白质组学分析 Python框架 算法基准评测