基于贝叶斯统计方法的多重液相色谱-质谱试验数据匹配研究

论文摘要

液相色谱-质谱试验在多肽分子质量测定、肽序列测定、蛋白质组成等方面应用广泛。蛋白质样本经过与酶的反应,断开成肽链。通过液相色谱-质谱仪,形成三维肽信号谱图。为减小试验误差,部分试验采取同种样本多次重复试验。但是,由于干扰因素的存在,导致多重试验的谱图在时间轴出现偏差的现象。选取MS/MS试验表中检测到的肽信号作为训练序列,在Warping函数基础上,通过贝叶斯统计方法对多重谱数据时间进行校准。结果表明,用Warping的测试结果准确性均值为86. 81%,联合使用贝叶斯统计方法建模准确率均值达到93. 08%。同时,对两个谱图进行全集校准,覆盖率超过89%,为下一步进行蛋白质量化提供数据支撑。

论文目录

• 1 数据分析
•   1.1 数据来源
•   1.2 数据处理
•     1.2.1 数据预处理
•     1.2.2 训练与测试数据集生成
•     1.2.3 Warping函数及贝叶斯统计方法建模
•     1.2.4 模型验证及全集校准
• 2 结果分析与问题讨论
•   2.1 模型有效性结果
•   2.2 数据全集的校准匹配
•   2.3 问题讨论
• 3 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 崔健

关键词: 液相色谱质谱,贝叶斯统计方法,校准,肽链

来源: 中国石油大学胜利学院学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

专业: 化学

单位: 中国石油大学胜利学院基础科学学院

基金: 山东省高等学校科技计划项目(J18KB071)

分类号: O657.63

页码: 45-49

总页数: 5

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