Bayesian Proteomics Analyse — Probabilistische Inferenz aus Massenspektrometriedaten
Die bayesianische Proteomanalyse wendet probabilistische Modelle auf Massenspektrometriedaten an, um Peptide zu identifizieren, die Proteinexistenz zu inferieren und die differentielle Proteinabundance über verschiedene Bedingungen hinweg zu quantifizieren. Durch die Kodierung von Vorwissen und die Fortpflanzung von Unsicherheiten in jedem Schritt der Pipeline produzieren bayesianische Ansätze kalibrierte Posterior-Wahrscheinlichkeiten für Identifikation und Quantifizierung anstelle einfacher Punktschätzungen, was eine prinzipienfestere Kontrolle der falsch-entdeckten Raten und eine ehrlichere Berichterstattung über Unsicherheiten ermöglicht als rein frequentistische Alternativen.
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Quellen
- Kall, L., Canterbury, J. D., Weston, J., Noble, W. S., & MacCoss, M. J. (2008). Semi-supervised learning for peptide identification from shotgun proteomics datasets. Nature Methods, 5(11), 923–925. link ↗
- Choi, H., & Nesvizhskii, A. I. (2008). Semisupervised model-based validation of peptide identifications in mass spectrometry-based proteomics. Journal of Proteome Research, 7(1), 254–265. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Statistical Analysis of Proteomics Data. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bioinformatics/bayesian-proteomics-analysis
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