Rat

该数据集是TopRepo（一个自上而下质谱谱图库）中针对大鼠（Rat）物种的部分。TopRepo库总共包含来自12个物种的超过1200万张MS/MS谱图。数据集通过标准化的蛋白质组学数据处理流程生成：首先将原始质谱文件转换为质心化的mzML文件，接着利用TopFD对谱图进行去卷积，生成msalign文件及蛋白型特征文件，然后使用TopPIC将msalign文件与大鼠蛋白质组序列数据库进行搜索以完成谱图鉴定，鉴定结果存储于TSV文件中。基于此流程，Python脚本进一步生成了包含全面谱图信息的TSV文件、注释的msalign文件以及注释的mgf文件。数据集主要包含两个TSV文件：元数据表（提供实验级别的元数据，如数据集标识符、物种信息、仪器元数据、解离方法及统计计数）和谱图表（提供谱图级别的MS/MS分析数据，如扫描标识符、前体离子信息、碎片离子测量值、蛋白型注释、蛋白质鉴定信息及置信度指标）。此外，还包括注释后的.msalign文件。数据集适用于基于液相色谱-质谱（LC-MS）的蛋白质组学研究，特别是自上而下的蛋白质鉴定、蛋白型表征、质谱谱图库构建及相关生物信息学分析，并采用Apache 2.0许可证发布。This dataset is the subset for the Rattus norvegicus (Rat) species from TopRepo, a top-down mass spectral library. The TopRepo library contains over 12 million MS/MS spectra across 12 species in total. The dataset is generated via a standardized proteomic data processing workflow: first, raw mass spectrometry files are converted to centroided mzML files; then, spectral deconvolution is performed using TopFD to generate msalign files and protein isoform feature files; subsequently, TopPIC is used to search the msalign files against the Rattus norvegicus proteome sequence database for spectrum identification, with the identification results stored in TSV files. Based on this workflow, Python scripts further generate comprehensive TSV files containing full spectrum information, annotated msalign files and annotated mgf files. The dataset mainly includes two TSV files: a metadata table (providing experiment-level metadata such as dataset identifier, species information, instrument metadata, dissociation method and statistical counts) and a spectrum table (providing spectrum-level MS/MS analysis data such as scan identifier, precursor ion information, fragment ion measurements, protein isoform annotations, protein identification information and confidence metrics). In addition, annotated .msalign files are also included. This dataset is applicable to liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) based proteomic research, especially top-down protein identification, protein isoform characterization, mass spectral library construction and related bioinformatics analyses, and is released under the Apache 2.0 license.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称：Rat Dataset

• 语言：英语（en）
• 标签：蛋白质组学、生物信息学、质谱分析、液相色谱-质谱联用（LC-MS）、谱库、蛋白质、蛋白质鉴定
• 许可证：Apache-2.0

发布机构：Tulane大学（2025–2026年）

描述： TopRepo 是一个自上而下的谱库库，包含来自12个物种的超过1200万张MS/MS谱图。对于TopRepo中的每个MS原始文件，首先使用msconvert将其转换为质心化的mzML文件，接着通过TopFD将mzML文件中的谱图解卷积为一个或多个msalign文件及蛋白质特征文件。随后，使用TopPIC将msalign文件与对应的蛋白质组序列数据库进行比对以实现谱图鉴定，鉴定结果存储在TSV文件中。

基于上述分析流程生成的mzML文件、msalign文件、特征文件和谱图鉴定（TSV）文件，再利用本仓库中的Python脚本生成包含全面谱图信息的TSV文件、带注释的msalign文件以及带注释的mgf文件。

数据集结构

数据集针对 Rat 物种包含以下文件：

1. 元数据表（toprepo_rat_meta_table_v1.2.0.tsv） 包含实验级别的元数据：

   • 数据集标识符
   • 物种信息
   • 仪器元数据
   • 解离方法
   • 谱图、蛋白质和蛋白质亚型的数量统计

2. 谱图表（toprepo_rat_spectrum_table_ms2_v1.2.0.tsv） 包含谱图级别的MS/MS分析数据：

   • 扫描标识符
   • 前体离子信息
   • 碎裂测量数据
   • 蛋白质亚型注释
   • 蛋白质鉴定结果
   • 统计置信度指标

3. 带注释的.msalign文件

数据来源

• 数据仓库：https://toprepo.org/
• 相关论文：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.02.20.707032v1
• GitHub仓库：https://github.com/toppic-suite/toprepo

联系方式

如有疑问，请联系TopRepo团队：

• [e-mail]
• [e-mail]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Rat数据集源自TopRepo自上而下光谱库，该库整合了来自12个物种的超过1200万张MS/MS谱图。针对每个原始质谱文件，首先利用msconvert将其转换为重心化的mzML格式，继而借助TopFD对谱图进行去卷积处理，生成msalign文件与蛋白质形式特征文件。随后，通过TopPIC算法将msalign文件与对应蛋白质序列数据库进行比对搜索，以实现谱图鉴定，所产生的鉴定结果以TSV格式存储。基于上述分析流程生成的mzML、msalign、特征文件及鉴定TSV文件，利用Python脚本进一步整合出包含全面谱图信息的TSV文件、注释后的msalign文件以及注释后的mgf文件。

使用方法

研究人员可直接从TopRepo平台下载Rat数据集，获取包含物种特异性信息的TSV表格与注释文件。使用过程中，可结合Python脚本对元数据表与谱图表进行解析，提取特定仪器或解离方法下的谱图子集，以开展蛋白质形式鉴定与表征研究。对于高通量筛选场景，建议利用谱图表中的统计置信度指标对鉴定结果进行筛选，蛋白质形式注释字段可用于探索翻译后修饰的分布模式。同时，注释后的msalign文件可直接导入至TopPIC等分析工具进行可视化或进一步谱图比对，满足从数据探索到深度生物学解读的多元需求。

背景与挑战

背景概述

Rat数据集是TopRepo项目的重要组成部分，该项目由美国杜兰大学的研究团队于2025年至2026年间构建，旨在为自上而下的蛋白质组学提供大规模质谱谱图库。数据集包含超过1200万张MS/MS谱图，覆盖12个物种，其中Rat子集聚焦于大鼠物种的蛋白质和蛋白形态鉴定。通过整合高精度液相色谱-质谱联用技术，该数据集为蛋白质组学研究者提供了标准化的谱图注释和统计分析平台，推动了自上而下蛋白质组学在生物标志物发现、疾病机制研究等领域的应用。TopRepo的开放获取模式（采用Apache-2.0许可）降低了数据获取门槛，促进了全球科研合作与数据重用。

当前挑战

Rat数据集面临的首要挑战是自上而下蛋白质组学领域固有的复杂性，包括完整蛋白形态的高效分离、碎裂效率的优化以及大规模谱图数据的准确鉴定。由于蛋白形态数量远超多肽，传统数据库搜索策略在假阳性控制方面压力显著。在构建过程中，团队需处理不同质谱仪型号生成的原始数据格式转换、峰形去卷积算法（TopFD）的校准误差，以及跨物种数据整合时出现的同源蛋白匹配歧义。此外，谱图注释的统计置信度指标（如FDR）需要平衡灵敏度与特异性，确保12个物种间鉴定结果的可比性。数据标准化流程中，mzML、msalign、MGF等多格式文件的统一元数据管理也增加了工程复杂性。

常用场景

经典使用场景

Rat数据集作为TopRepo项目中的一员，专为大鼠物种的蛋白质组学研究而构建，其最经典的使用场景在于构建高质量的前向蛋白质组光谱库。通过整合超过1200万张串联质谱（MS/MS）及其对应的蛋白质与蛋白质形态鉴定结果，该数据集为基于液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）的自顶向下（top-down）蛋白质组学研究提供了标准化、可复用的参考资源。研究人员可利用其中的元数据表与谱图表，进行蛋白质形态的匹配、鉴定与定量分析，从而推动大鼠模型在疾病机制、药物靶点发现及生物标志物筛选中的深度应用。

解决学术问题

在学术研究中，Rat数据集有效解决了自顶向下蛋白质组学中光谱库资源匮乏与技术重复性低的核心难题。传统方法依赖从头测序或数据库搜索，鉴定灵敏度和可靠性常受限于碎片谱质量与覆盖率。该数据集通过提供经严格统计置信度筛选的蛋白质形态注释信息，显著提升了鉴定结果的准确性，并为重复实验间的比较分析奠定了基础。其开放获取的标准化格式亦降低了不同实验室间的数据交换壁垒，有力推动了蛋白质组学研究的可重复性、数据共享与大规模比较分析等关键学术问题的解决。

实际应用

从实际应用角度看，该数据集在生物医学研究领域展现出广泛价值。在大鼠疾病模型（如神经退行性疾病、代谢综合征及癌症）的蛋白质组学解析中，研究人员可将其作为参考光谱库进行快速蛋白质形态鉴定，省去重复构建库的时间与计算成本。此外，在药物开发环节，该数据集可用于监测药物干预后蛋白质形态的丰度变化，辅助毒性评估与作用机制探索。数据类型涵盖元数据、谱图及注释文件的结构化设计，也便于与高通量分析流程及机器学习模型集成，提升自动化数据分析的效能。

数据集最近研究

最新研究方向

在蛋白质组学的前沿疆域中，Rat数据集作为TopRepo自上而下光谱库的关键组成部分，正引领着对啮齿类动物模式生物蛋白质复合体的深度解析。该数据集囊括超过1200万张MS/MS谱图，通过TopFD去卷积与TopPIC数据库搜索等精密流程，实现了对蛋白质及蛋白质变体的高置信度鉴定，其丰沛的元数据与谱图信息为理解蛋白质翻译后修饰、异构体表达及疾病相关通路提供了前所未有的全景视角。当前，结合单细胞蛋白质组学与空间组学的浪潮，Rat数据集被广泛用于验证自上而下质谱技术在大规模蛋白质特征分析中的重现性与准确性，尤其在神经科学和毒理学研究中，它成为连接基因组信息与表型变异的关键桥梁，推动着精准医学中生物标志物发现与药物靶点评估的范式转变。