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बायेसियन प्रोटिओमिक्स विश्लेषण — मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा से संभाव्य अनुमान

बायेसियन प्रोटिओमिक्स विश्लेषण पेप्टाइड्स की पहचान करने, प्रोटीन की उपस्थिति का अनुमान लगाने और विभिन्न स्थितियों में प्रोटीन की मात्रात्मक भिन्नता का अनुमान लगाने के लिए मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा पर संभाव्य मॉडल लागू करता है। पाइपलाइन के प्रत्येक चरण में पूर्व ज्ञान को एन्कोड करके और अनिश्चितता का प्रसार करके, बायेसियन दृष्टिकोण केवल बिंदु अनुमानों के बजाय पहचान और मात्रा निर्धारण की पश्च संभावनाओं को कैलिब्रेट करते हैं, जिससे पूरी तरह से बारंबारतावादी विकल्पों की तुलना में झूठी खोज दर का अधिक सैद्धांतिक नियंत्रण और अनिश्चितता की अधिक ईमानदार रिपोर्टिंग सक्षम होती है।

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स्रोत

  1. 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
  2. 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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