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BPDA2d—a 2D global optimization-based Bayesian peptide detection algorithm for liquid chromatograph–mass spectrometry

机译:BPDA2d-基于二维全局优化的贝叶斯肽检测算法,用于液相色谱-质谱

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摘要

Motivation: Peptide detection is a crucial step in mass spectrometry (MS) based proteomics. Most existing algorithms are based upon greedy isotope template matching and thus may be prone to error propagation and ineffective to detect overlapping peptides. In addition, existing algorithms usually work at different charge states separately, isolating useful information that can be drawn from other charge states, which may lead to poor detection of low abundance peptides.
机译:动机:肽检测是基于质谱(MS)的蛋白质组学中的关键步骤。现有的大多数算法都基于贪婪的同位素模板匹配,因此可能易于错误传播并且无法有效检测重叠的肽段。此外,现有算法通常分别在不同的电荷状态下工作,从而从其他电荷状态中分离出有用的信息,这可能导致对低丰度多肽的检测不佳。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2012年第4期|p.564-572|共9页
  • 作者

    Edward R. Dougherty;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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