Résumé : Le but ultime d'une analyse protéomique est d'identifier l'ensemble des protéines produites par un type cellulaire étudié dans des conditions physiologiques précises, afin notamment d'étudier la réponse cellulaire à une modification de l'environnement. Les récents progrès en spectrométrie de masse permettent d'analyser et d'identifier des protéines présentes dans un échantillon complexe. Cet article décrit les différentes méthodes d'identifications automatiques de protéines à partir de données de spectrométrie de masse (MS et MS/MS). Dans ce contexte, nous présentons un nouveau couple de composants logiciels (Taggor et PepMap), dédié aux analyses protéomiques à haut débit, capable d'identifier de nouvelles protéines à partir de banques de données protéiques mais aussi de banques de données génomiques.

Bioinformatic tools dedicated to high-throughput proteomics: automatic protein identifications from MS/MS data

Summary: The ultimate goal of proteomic analysis is to identify all the proteins produced by a studied cell type under given physiological conditions, which results in the study of the cell response to environmental changes. Recent progresses in mass spectrometry allow such analysis by making identifications of proteins from biological complex sample possible. This article gives an overview of several automatic protein identification methods from mass spectrometry data (MS and MS/MS). In this context, we present a new software component couple (Taggor and PepMap) dedicated to high-throughput proteomics that is able to identify new proteins by the use of proteic databanks and/or genomic databanks.