基于深度学习的诱光谱的预测,用于在光谱图书馆搜索中对错误发现率的估计
Chak Ming Jerry Chan1, Dominik Madej1, Chun Kit Jason Chung1
1Department of Chemical and Biological Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Hong Kong, China 999077.
这项研究引入了一种新的混合和预测方法,用于在蛋白质组数据分析中生成诱光谱. 这种方法提高了对预测的光谱库的错误发现率估计,而不需要模板光谱.
科学领域:
- 蛋白质组学是指蛋白质组学.
- 计算生物学 计算生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 预测的光谱库为蛋白质组数据分析提供了广泛的覆盖范围.
- 目标诱搜索是蛋白质组学中错误发现率 (FDR) 估计的标准方法.
- 现有的诱生成方法在实验库中得到验证,但在预测库中没有.
研究的目的:
- 在预测的图书馆场景中评估诱方法的性能.
- 引入和评估一种新的诱生成方法:混合和预测.
- 为了确定预测诱对FDR估计的有效性.
主要方法:
- 探索混合和预测诱图书馆生成方法.
- 在不依赖模板光谱的情况下生成诱光谱.
- 对拟议的诱方法的性能进行实验验证.
主要成果:
- 混合和预测方法产生了各种各样的诱光谱,没有模板光谱.
- 在预测的库场景中阐明了诱方法的性能.
- 该研究证明了预测诱的质量,用于准确的FDR估计.
结论:
- 混合和预测方法是预测光谱库中诱生成的可行策略.
- 这种方法扩大了预测库在蛋白质组数据分析中的实用性.
- 这些发现支持使用预测的诱来进行强大的FDR控制.
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