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从基于序列的特征预测离子淌度质谱中的肽漂移时间
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文件大小: 265kb
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上传时间: 2021-03-03
详细说明：背景：离子淌度质谱（IMMS）是一种结合了离子淌度质谱（IMS）和质谱（MS）的分析技术，可以在毫秒级的时间内快速分离离子。 IMMS成为分析复杂混合物的强大工具，尤其是蛋白质组学中肽段的分析。 该技术的高通量性质为鉴定复杂生物样品中的肽提供了挑战。 作为重要参数，肽漂移时间可用于增强基于IMMS的蛋白质组学中的下游数据分析。 结果：在本文中，提出了一个基于最小二乘支持向量回归（LS-SVR）方法的模型，该模型可以根据基于序列的肽段特征预测IMMS中的肽离子漂移时间。 从多肽序列中提取了四个描述符，以34个成分的载体代表多肽离子。 通过网格搜索策略选择LS-SVR的参数，并使用10倍交叉验证方法进行模型训练和测试。 我们的方法在具有不同电荷状态的三个数据集上进行了测试。 较高的预测性能可以证明预测模型的有效性和效率。 结论：我们提出的LS-SVR模型可以通过对595个肽的数据集进行测试，从而以相对较高的预测准确度从序列信息中预测肽的漂移时间。 通过结合当前的蛋白质搜索技术，这项工作可以增强蛋白质鉴定的可信度。
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