Process / pipelineBioinformatics / omics

ベイジアンプロテオミクス解析 — 質量分析データからの確率的推論

ベイジアンプロテオミクス解析は、質量分析データに確率モデルを適用して、ペプチドの同定、タンパク質の存在推定、および条件間でのタンパク質存在量の差分定量を行います。事前知識をエンコードし、パイプラインの各ステップで不確実性を伝播することにより、ベイジアンアプローチは、単純な点推定ではなく、同定と定量の事後確率を較正して生成し、純粋な頻度論的アプローチよりも偽発見率のより原則的な制御と不確実性のより正直な報告を可能にします。

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出典

  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

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Statistical Analysis of Proteomics Data. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bioinformatics/bayesian-proteomics-analysis

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ScholarGateBayesian Proteomics Analysis (Bayesian Statistical Analysis of Proteomics Data). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/bioinformatics/bayesian-proteomics-analysis · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026