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提高X！自增压过极化器质谱联用鉴定肽

作者:

必应B。周、和

叶华（Yee Hwa）杨作者信息和声明

IEEE/ACM计算生物学和生物信息学汇刊（TCBB）,体积9,问题5

页1273-1280

https://doi.org/10.109/TCBB.2012.86

出版:2012年9月1日出版历史

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摘要

基于质谱（MS）的蛋白质组学的一个关键组成部分是准确的蛋白质鉴定程序。数据库搜索算法通常生成肽谱匹配列表（PSM）。这些PSM的有效性对于下游分析至关重要，因为样品中存在的蛋白质是从这些PSM推断出来的。已经提出了多种后处理算法来验证和过滤PSM。其中，最流行的方法包括称为Percolator的半监督学习（SSL）方法和称为PeptidePhrophet的经验建模方法。然而，它们主要是为商业数据库搜索算法设计的，即SEQUEST和MASCOT。因此，对于开源数据库搜索算法（如X！串联。在本文中，我们提出了一种用于X！串联搜索结果。我们发现Percolator使用的SSL算法在很大程度上依赖于PSM的初始排名。从一个糟糕的PSM排名列表开始可能会导致Percolator表现不佳。通过以级联学习的方式实现Percolator，我们可以通过多次提升运行逐步提高性能，在不牺牲错误发现率（FDR）的情况下实现更多的PSM识别。

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引用人

简·L夏Z牛X梁X萨米尔P链接A(2016)𝓁基于2多核模糊支持向量机的数据融合改进肽识别IEEE/ACM计算生物学和生物信息学汇刊10.1109/TCBB.2015.248008413:4(804-809)在线发布日期：2016年7月1日
https://dl.acm.org/doi/10.1109/TCBB.2015.2480084

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IEEE/ACM计算生物学和生物信息学汇刊第9卷第5期

2012年9月

287页

ISSN公司：1545-5963

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IEEE计算机学会出版社

美国华盛顿特区

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出版：2012年9月1日

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简·L夏Z牛X梁X萨米尔·P链接A(2016)𝓁2基于多核模糊SVM的数据融合改进肽鉴定IEEE/ACM计算生物学和生物信息学汇刊10.1109/TCBB.2015.248008413:4(804-809)在线发布日期：2016年7月1日
https://dl.acm.org/doi/10.1109/TCBB.2015.2480084

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