【摘 要】
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提出了一种基于多次重复液相色谱-质谱(LC-MS)实验,结合肽信号时间差校准的峰形相似性统计学习模型,解决了重复实验数据肽链校准匹配准确性与覆盖率低的问题。采用统计学习的
【机 构】
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中国石油大学胜利学院信息技术系,中国石油大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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山东省高等学校科研发展计划项目(J18KB071);地方高校国家级大学生创新创业训练计划项目(201713386028)
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提出了一种基于多次重复液相色谱-质谱(LC-MS)实验,结合肽信号时间差校准的峰形相似性统计学习模型,解决了重复实验数据肽链校准匹配准确性与覆盖率低的问题。采用统计学习的方法,首先建立时间差统计模型,结果表明仅靠时间特征无法完全消除校准误差。因此,除了时间特征,引入了峰形相似性特征,即认为同一种肽链在多次重复实验谱图中会产生相似的LC峰形。通过选取训练数据集,提出了一种新的基于LC峰形相似性的肽信号校准算法,并通过测试序列完成模型测试。结果表明,改进算法的准确率达98.3%;将该数学模型应用于校准匹配两个
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