Quality Assessment of Tandem Mass Spectra by Using a Weighted K-Means
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The tandem mass spectrometer is a powerful tool with which to generate peptide (tandem) mass spectrum data for the analysis of complex biological protein mixtures in genomic-related disease cell lines. However, the majority of experimental tandem mass spectra cannot be interpreted by any database search engines. One of the main reasons this happens is that majority of experimental spectra are of quality too poor to be interpretable. Interpreting these “un-interpretable” spectra is a waste of time. Therefore, it is worthwhile to determine the quality of mass spectra before any interpretation. Objectives This paper proposes an approach to classifying tandem spectra into two groups: one with high quality and one with poor quality. Methods The proposed approach has two steps. First, each spectrum is mapped to a feature vector which describes the quality of the spectrum. Then, a weighted K-means clustering method is applied in order to classify the tandem mass spectra. Results and Conclusion Computational experiments illustrate that one cluster contains the majority of the high-quality spectra, while the other contains the majority of the poor-quality spectra. This result indicates that if we just search the spectra in the high-quality cluster, we can save the time for searching the majority of poor-quality spectra while losing a minimal amount of high-quality spectra. The software created for this work is available upon request.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle