一種基于深度學習提高單細胞蛋白質(zhì)組鑒定覆蓋率的方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210331187.8 申請日 -
公開（公告）號 CN114639444A 公開（公告）日 2022-06-17
申請公布號 CN114639444A 申請公布日 2022-06-17
分類號 G16B25/10（2019.01）I;G16B35/20（2019.01）I;G06N20/00（2019.01）I 分類 物理
發(fā)明人 郭雪江;李妍;司徒成昊;王兵 申請（專利權(quán)）人 南京醫(yī)科大學
代理機構(gòu) 南京天華專利代理有限責任公司 代理人 -
地址 211166江蘇省南京市江寧區(qū)龍眠大道101號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學習提高單細胞蛋白質(zhì)組鑒定覆蓋率的方法，該方法包括：通過質(zhì)譜實驗產(chǎn)生多細胞蛋白質(zhì)組和多個單細胞蛋白質(zhì)組質(zhì)譜數(shù)據(jù)，提取譜圖信息進行預處理；根據(jù)肽段保留時間構(gòu)建肽段保留時間預測模型；基于多細胞蛋白質(zhì)組質(zhì)譜數(shù)據(jù)作為譜圖庫，構(gòu)建的深度學習模型來預測單細胞蛋白質(zhì)組譜圖碎片離子強度，并產(chǎn)生用于區(qū)分目標和誘餌PSM的特征；構(gòu)建貝葉斯參數(shù)優(yōu)化的集成學習模型對單細胞蛋白質(zhì)組譜圖質(zhì)量進行重打分；基于正反庫競爭方法控制譜圖和蛋白水平的假發(fā)現(xiàn)率，進而將高可信性度的肽匹配譜圖拼裝為肽段、蛋白質(zhì)進行定量。本發(fā)明有助于提高單細胞蛋白質(zhì)組質(zhì)譜數(shù)據(jù)的蛋白質(zhì)鑒定水平，并促進單細胞蛋白質(zhì)組學的未來發(fā)展和應(yīng)用。