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2004年2月;22(2):214-9.
doi:10.1038/nbt930。 Epub 2004年1月18日。

从串联质谱库中通过机器学习进行基于强度的蛋白质识别

从串联质谱库中通过机器学习进行基于强度的蛋白质识别

约书亚·E·埃利亚斯等。 Nat生物技术 2004年2月

摘要

串联质谱(MS/MS)已成为蛋白质组学的基石,部分原因是强大的光谱解释算法。广泛使用的算法没有充分利用质谱中的强度模式。在这里,我们证明了强度模式建模可以从MS/MS光谱中改进肽和蛋白质的识别。我们使用机器学习方法模拟片段离子强度,该方法估计给定肽和片段属性的观察强度的可能性。从1000000个光谱中,我们选择了27000个高质量的非冗余匹配作为训练数据。使用相同的27000个光谱,用不匹配的肽模拟强度。我们使用这两个概率模型计算了在候选肽匹配或不匹配的情况下观察到的光谱的相对可能性。我们使用“诱饵”蛋白质组方法来估计不正确的匹配频率,并证明基于强度的方法可以将肽识别错误减少50-96%,而不会降低灵敏度。

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