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在 MetaMorpheus 中计算后验误差概率的二进制分类器。

Binary Classifier for Computing Posterior Error Probabilities in MetaMorpheus.

机构信息

Department of Chemistry, University of Wisconsin-Madison, Madison, Wisconsin 53706, United States.

出版信息

J Proteome Res. 2021 Apr 2;20(4):1997-2004. doi: 10.1021/acs.jproteome.0c00838. Epub 2021 Mar 8.

Abstract

MetaMorpheus is a free, open-source software program for the identification of peptides and proteoforms from data-dependent acquisition tandem MS experiments. There is inherent uncertainty in these assignments for several reasons, including the limited overlap between experimental and theoretical peaks, the / uncertainty, and noise peaks or peaks from coisolated peptides that produce false matches. False discovery rates provide only a set-wise approximation for incorrect spectrum matches. Here we implemented a binary decision tree calculation within MetaMorpheus to compute a posterior error probability, which provides a measure of uncertainty for each peptide-spectrum match. We demonstrate its utility for increasing identifications and resolving ambiguities in bottom-up, top-down, proteogenomic, and nonspecific digestion searches.

摘要

MetaMorpheus 是一款免费的开源软件程序,用于从数据依赖采集串联 MS 实验中鉴定肽和蛋白形式。由于多种原因,这些分配存在固有不确定性,包括实验峰和理论峰之间的重叠有限、不确定性、噪声峰或产生假匹配的共分离肽的峰。错误发现率仅为不正确的光谱匹配的集合近似值。在这里,我们在 MetaMorpheus 中实现了二叉决策树计算,以计算后验误差概率,该概率为每个肽-光谱匹配提供了不确定性的度量。我们证明了它在增加自上而下、自上而下、蛋白质基因组学和非特异性消化搜索中的鉴定和解决歧义方面的效用。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/85be/8377504/e754ded15d0d/nihms-1728643-f0001.jpg

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