Identifying differences in protein expression levels by spectral counting and feature selection

doi:10.4238/vol7-2gmr426

.2008年4月15日；7(2):342-56.

doi:10.4238/vol7-2gmr426。

通过光谱计数和特征选择识别蛋白质表达水平的差异

P C卡瓦略¹, J休尔, V C巴博萨, J R Yates第三

附属公司

PMID： 18551400
预防性维修识别码： PMC2703009型
内政部： 10.4238/vol7-2gmr426

通过光谱计数和特征选择识别蛋白质表达水平的差异

P C卡瓦略等。基因分子研究. 2008.

.2008年4月15日；7(2):342-56.

doi:10.4238/vol7-2gmr426。

作者

P C卡瓦略¹, J休尔, V C巴博萨, J R Yates第三

附属

¹巴西里约热内卢里约联邦大学计算机科学与工程学院项目。carvalhopc@cos.ufrj.br

PMID： 18551400
预防性维修识别码： PMC2703009型
内政部： 10.4238/vol7-2gmr426

摘要

光谱计数是一种通过在线液相色谱和串联质谱分析来量化预消化蛋白质混合物中相对蛋白质浓度的策略。在本研究中，我们对光谱计数数据使用归一化和统计（特征选择）方法的组合，以验证在比较复杂的蛋白质混合物时，我们是否能够确定哪些蛋白质和多少蛋白质差异表达。这些组合在真实但受控的实验中进行了评估（在酵母裂解液中加入不同浓度的蛋白质标记物以模拟差异），因此可以验证。采用了以下归一化方法：总信号、Z归一化、混合归一化和对数预处理。特征选择方法有：Golub指数、Student t检验、基于前向支持向量机（SVM-F）模型中使用的加权策略和SVM递归特征消除。结果表明，Z归一化与SVM-F相结合可以正确识别出在不同浓度的酵母裂解液中添加了哪些蛋白质标记物以及添加了多少蛋白质标记物。我们使用的软件位于http://pcarvalho.com/patternlab。

PubMed免责声明

数字

图1
在15个酵母总细胞裂解物样品中以不同浓度添加蛋白质标记物。通过MudPIT（1.2）分析每个裂解产物，并通过*Pep_Prob公司*（1.3）并由DTASelect进行后处理。然后生成三个不同的测试集。使用归一化/特征选择方法的组合来搜索每个测试集中不同浓度的峰值蛋白标记（1.4）。

图2
当比较不同的加标浓度（图例）、有（B）和没有（A）Log预处理时，为归一化/特征选择方法的每个组合计算的Pscores的总和。较低的条表示性能更好。酒吧高度限制为4。我们记得Pscore是通过获取Log来计算的₁₀秩和减去1。请注意，SVM-F在进行和不进行日志预处理时都会获得至少一个满分。UD代表“未规范化”的数据。

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[1] Badr G，Oommen BJ。使用尝试和基于AI的启发式搜索策略优化句法模式识别。IEEE传输系统。人类网络。B网络。2006;36:611–622.-公共医学

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