温馨提示：

虽然PEAKS^® 可以从以下多个方面给出打分参考，但从头测序的结果仅能反映从算法的角度，某张MS2谱图最可能对应的肽段序列，无法直接证实样本内真实存在该肽段，还需结合其他方式进一步验证。

对于复杂的混合多肽样本，优先建议使用 Database search!

PEAKS^® DDA Proteome workflow 有两种从头测序模型

在常规 de novo 的线性模型算法中，软件会对每个氨基酸残基计算局部置信度 LC (%)，并以颜色区分等级：

• 红色代表极高置信度（＞90%）
• 紫色代表高置信度（80%~90%）
• 蓝色代表中等置信度（60%~80%）
• 黑色代表低置信度（＜60%）

得分高低，取决于MS2谱中碎片离子的质量。

对于整条肽段，会统计平均置信度即 ALC (%)，计算方式为肽段全部残基 LC 总和除以肽段氨基酸长度，分值越高，序列相对可信度越高。

然而，传统线性回归算法也存在一定的局限性，比如当碎片离子连续性比较差时，容易造成序列错误的累积，其次，无法评估 De Novo 来源的肽段-谱图匹配结果（PSM）的错误发现率（FDR）与统计显著性，不利于从头测序结果的标准化质控。

DeepNovo 分析流程整合了最先进的 GraphNovo算法，搭建独有的 NovoBoard 模型框架，通过全新的生成 decoy spectrum 的方法计算从头测序的 PSM FDR，从统计意义上进一步过滤多肽结果，为评估从头测序报告的新多肽的可靠性评估提供了进一步有价值的参考信息。

算法细节请参考BSI发表的论文：（NovoBoard: 利用深度学习框架实现肽段从头测序FDR和准确性评估）

作为生物信息学的领军企业，BSI专注于蛋白质组学和生物药领域，通过机器学习和先进算法提供世界领先的质谱数据分析软件和蛋白质组学服务解决方案，以推进生物学研究和药物发现。我们通过基于AI的计算方案，为您提供对蛋白质组学、基因组学和医学的卓越洞见。旗下著名的PEAKS^®️系列软件在全世界拥有数千家学术和工业用户，包括：PEAKS^®️ Studio，PEAKS^®️ Online，PEAKS^®️ GlycanFinder, PEAKS^®️ AB，ProteoformX^TM,DeepImmu^®️ 免疫肽组发现服务和抗体综合表征服务等。