Combining Percolator with X!Tandem for Accurate and Sensitive Peptide Identification
Notice bibliographique
Résumé
In this work, Percolator was successfully interfaced with X!Tandem using a PHP program to generate an improved search platform, X!Tandem Percolator. In order to achieve the best classification performance of peptide identifications in Percolator, a set of experimentally validated spectral identifications (34,993 MS/MS spectra) were used to guide the development of discriminatory features from X!Tandem search results. By comparing the features (e.g., Log(E) and mass error) of these experimentally validated peptide matches with those of false identifications, a comprehensive set of features can be chosen for Percolator in an objective and rational manner. The accuracy of X!Tandem Percolator was demonstrated by comparing the estimated q-value of the validated data set with the empirical q-value. By comparing the results from the X!Tandem Percolator and the original X!Tandem, superior sensitivity and specificity of the X!Tandem Percolator result was demonstrated on various shotgun proteomic data sets under different search conditions. In all of the cases studied in this work, X!Tandem Percolator could improve the number of peptide identifications at the same level of q-values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».