Quality assessment of tandem mass spectra using support vector machine (SVM)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tandem mass spectrometry has become particularly useful for the rapid identification and characterization of protein components of complex biological mixtures. Powerful database search methods have been developed for the peptide identification, such as SEQUEST and MASCOT, which are implemented by comparing the mass spectra obtained from unknown proteins or peptides with theoretically predicted spectra derived from protein databases. However, the majority of spectra generated from a mass spectrometry experiment are of too poor quality to be interpreted while some of spectra with high quality cannot be interpreted by one method but perhaps by others. Hence a filtering algorithm that removes those spectra with poor quality prior to the database search is appealing. RESULTS: This paper proposes a support vector machine (SVM) based approach to assess the quality of tandem mass spectra. Each mass spectrum is mapping into the 16 proposed features to describe its quality. Based the results from SEQUEST, four SVM classifiers with the input of the 16 features are trained and tested on ISB data and TOV data, respectively. The superior performance of the proposed SVM classifiers is illustrated both by the comparison with the existing classifiers and by the validation in terms of MASCOT search results. CONCLUSION: The proposed method can be employed to effectively remove the poor quality spectra before the spectral searching, and also to find the more peptides or post-translational peptides from spectra with high quality using different search engines or de novo method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».