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ProtyQuant: Comparing label-free shotgun proteomics datasets using accumulated peptide probabilities

机译：ProtyQuant：使用累积的肽概率比较无标签的霰弹枪蛋白质组学数据集

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Robert Winkler;
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年度 2021
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1. Semi-supervised learning for peptide identification from shotgun proteomics datasets [J] . Lukas Kail, Jesse D Canterbury, Jason Weston, Nature methods . 2007,第11期

机译：从鸟枪蛋白质组学数据集中进行半监督学习进行肽段鉴定
2. Peptide-level Robust Ridge Regression Improves Estimation, Sensitivity, and Specificity in Data-dependent Quantitative Label-free Shotgun Proteomics [J] . Goeminne Ludger J. E., Gevaert Kris, Clement Lieven Molecular & cellular proteomics: MCP . 2016,第2期

机译：肽级稳健的岭回归改进了估计，灵敏度和数据依赖的定量无标签Shot弹枪蛋白质组学的特异性。
3. PeptideWitch–A Software Package to Produce High-Stringency Proteomics Data Visualizations from Label-Free Shotgun Proteomics Data [J] . David C. L. Handler, Flora Cheng, Abdulrahman M. Shathili, Proteomes . 2020,第3期

机译：PeptipeWitch-A软件包，用于产生从无标签的霰弹枪蛋白质组学数据的高度严格蛋白质组学数据可视化
4. Protease-Optimized Spectral Indexing (POSI) Increases Confidence in Label-free Quantification Analysis of Shotgun Proteomics Datasets [C] . Rachel Adams, Richard Giannone, Paul Abraham, American Society for Mass Spectrometry Conference on Mass Spectrometry and Allied Topics . 2012

机译：蛋白酶优化的光谱索引（POSI）增加了对霰弹枪蛋白质组学数据集无标签量化分析的置信度
5. Machine learning and in silico modeling for improved identification of peptides from shotgun proteomic MS/MS spectra. [D] . Russell, Steven Arthur. 2005

机译：机器学习和计算机模拟，可改善从shot弹枪蛋白质组MS / MS光谱中鉴定肽的能力。
6. Peptide-level Robust Ridge Regression Improves Estimation Sensitivity and Specificity in Data-dependent Quantitative Label-free Shotgun Proteomics [O] . Ludger J. E. Goeminne, Kris Gevaert, Lieven Clement 2016

机译：肽级稳健的岭回归改进了估计灵敏度和数据依赖的定量无标签Shot弹枪蛋白质组学的特异性。
7. ProtyQuant: Comparing Label-Free Shotgun Proteomics Datasets Using Accumulated Peptide Probabilities [O] . Robert Winkler 2020

机译：ProtyQuant：使用累积的肽概率比较无标签的霰弹枪蛋白质组学数据集

ProtyQuant: Comparing label-free shotgun proteomics datasets using accumulated peptide probabilities

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