aLFQ：从无标签LC-MS/MS估算绝对蛋白质量蛋白质组学数据
蛋白质绝对量的测定对于多种应用是必要的，例如生物系统的机械建模。定量液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）蛋白质组学可以在系统范围内测量相对蛋白质丰度。使用这些相对丰度测量来估计绝对定量信息需要额外的信息，例如已知浓度的重标签参考。多种方法使用了不同的参考文献和策略；有些很容易获得，而另一些则需要用户付出更多努力。因此，我们认为，在自动化框架下提供这些方法中的一些可能会使该领域受益，这也有助于验证所选战略。我们已经实施了最常用的无标签绝对蛋白质丰度估计方法，用于LC-MS/MS模式的MS1-、MS2-水平或光谱计数量化，以及验证算法，以实现自动数据分析和误差估计。具体而言，我们使用蒙特卡洛交叉验证和自举方法进行模型选择和全蛋白质绝对蛋白质量估算插补。我们的开源软件是用统计编程语言R编写的，并在一个合成样本上进行了验证和演示。
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