主元余像集主成分分析在蛋白质质谱数据中的应用 被引量：2

1

作者 王昭鑫 刘毅慧 《生物信息学》 2009年第3期219-222,共4页

癌蛋白质谱数据中包含了大量未知的内部结构和变量。针对癌蛋白质谱数据这些特点,在总结主元余像集主成分分析(二次主成分分析)应用的基础上,提出了用t-验证方法进行特征子集选取,然后用主元余像集主成分分析提取特征,以线性判别分析进... 癌蛋白质谱数据中包含了大量未知的内部结构和变量。针对癌蛋白质谱数据这些特点,在总结主元余像集主成分分析(二次主成分分析)应用的基础上,提出了用t-验证方法进行特征子集选取,然后用主元余像集主成分分析提取特征,以线性判别分析进行分类的新方法。通过对典型癌蛋白质谱数据的分类实验,证明该方法不但识别率高,而且需要选取的特征子集小,分类速度快,提高了方法的准确性与分类速度。 展开更多

关键词 二次PCA 特征提取 质谱数据

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超高效液相色谱-线性离子阱/静电场轨道阱高分辨质谱快速筛查检测人全血中10个新精神活性物质

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作者 赵森 徐静阳 +6 位作者 柯星 吴小军 赵鹏 任昕昕 常靖 于忠山 张云峰 《药物分析杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期612-619,共8页

目的:建立超高效液相色谱-线性离子阱/静电场轨道阱组合式高分辨质谱联用(UPLC-LTQ/Orbitrap HRMS)快速筛查、定性检测人全血中三甲氧基安非他明、副甲氧基安非他明、亚甲基二氧吡咯戊酮、1-戊基-3-(4-甲基^(-1)-萘甲酰基)吲哚、3,4-亚... 目的:建立超高效液相色谱-线性离子阱/静电场轨道阱组合式高分辨质谱联用(UPLC-LTQ/Orbitrap HRMS)快速筛查、定性检测人全血中三甲氧基安非他明、副甲氧基安非他明、亚甲基二氧吡咯戊酮、1-戊基-3-(4-甲基^(-1)-萘甲酰基)吲哚、3,4-亚甲二氧基甲卡西酮、4-甲基乙卡西酮、苄基哌嗪、5-甲氧-N,N-二异丙基色胺、4-羟基-N-甲基-N-异丙基色胺、依他喹酮10个新精神活性物质的分析方法。方法:空白血加入10个新精神活性物质的标准溶液涡旋离心,上清液经固相萃取柱(HLB)纯化,采用ACQUITY UPLC■HSS T_(3)(150 mm×2.1 mm,1.8μm)色谱柱,以0.1%甲酸水溶液(A)-0.1%乙腈水溶液(B)为流动相,梯度洗脱,流速0.3 mL·min^(-1),柱温30℃,进样体积3μL,采用电喷雾正离子源(H-ESI^(+))、Full MS-ddMS^(2)模式采集数据。质谱检测先采用一级全扫描进行快速筛选,然后离子阱进行碎裂得到二级质谱数据进行精确认证。结果:经过数据的采集和认证,能够得出10个新精神活性物质的出峰时间、母离子碎片及二级特征碎片离子。10个新精神活性物质各自线性关系良好(r≥0.997),空白血加标回收率在71.4%~117.9%,检测限均≤3 ng·mL^(-1),并能够应用到现实案例当中。结论:该方法有效去除了人血基质中杂质干扰,实现了对10个新精神活性物质的快速筛查检测。方法灵敏度高,分析速度快,操作简便。 展开更多

关键词 新精神活性物质 禁毒 固相萃取 超高效液相色谱-线性离子阱/静电场轨道阱高分辨质谱 血液 筛查方法 质谱数据

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数据不依赖获取的质谱数据的深度学习分析方法 被引量：1

3

作者 何情祖 钟传奇 +2 位作者 李翔 帅建伟 韩家淮 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期97-103,共7页

近年来,数据不依赖获取(data-independent acquisition,DIA)质谱技术在蛋白质组学领域内被广泛关注.然而DIA质谱数据具有维度高、背景噪声大、多种信号混合等特点,这使得DIA质谱数据的分析成为一大挑战.本文提出一种基于深度学习的可直... 近年来,数据不依赖获取(data-independent acquisition,DIA)质谱技术在蛋白质组学领域内被广泛关注.然而DIA质谱数据具有维度高、背景噪声大、多种信号混合等特点,这使得DIA质谱数据的分析成为一大挑战.本文提出一种基于深度学习的可直接处理DIA质谱数据的算法:Ultra-DIA.该算法使用深度变分自动编码器提取离子信号的特征来区分不同肽段产生的子离子,最终生成虚拟谱图,进而对肽段和蛋白进行定性和定量分析.对于测试数据,该算法找到的肽段数量和蛋白数量比主流算法DIA-Umpire分别多61.4%和64.5%.此外,相较于DIA-Umpire,该算法能够找到更多低浓度的蛋白. 展开更多

关键词 深度学习 变分自动编码器 数据不依赖获取 质谱数据

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质谱数据的特征降维新方法

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作者 刘立忻 李国正 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第5期944-946,共3页

由于质谱数据的维数较高,处理时运算量也特别大,同时还降低分类精度.研究者提出一些降维方法,产生了较好的效果.一般降维方法分两类:特征提取和特征选择.两类方法各有优劣,本文提出对特征提取的主成分进行特征选择,提出了将几种特征提... 由于质谱数据的维数较高,处理时运算量也特别大,同时还降低分类精度.研究者提出一些降维方法,产生了较好的效果.一般降维方法分两类:特征提取和特征选择.两类方法各有优劣,本文提出对特征提取的主成分进行特征选择,提出了将几种特征提取方法与特征选择方法结合的框架,来对数据集进行维数约简.在三个质谱数据集上的实验结果证明新提出的框架对于质谱数据有好的效果,加入特征选择后,建模精度得到了提高. 展开更多

关键词 质谱数据 降维 特征提取 特征选择

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利用EST序列构建Mascot本地数据库 被引量：1

5

作者 刘海军 陈克平 《生命的化学》 CAS CSCD 2012年第3期294-298,共5页

对蛋白质质谱数据进行数据库比对和鉴定是蛋白质组学研究技术中的一个重要步骤。由于公共数据库蛋白质数据信息不全,有些蛋白质质谱数据无法得到有效的鉴定。而利用相关物种的EST序列构建专门的质谱数据库则可以增加鉴定未知蛋白的几率... 对蛋白质质谱数据进行数据库比对和鉴定是蛋白质组学研究技术中的一个重要步骤。由于公共数据库蛋白质数据信息不全,有些蛋白质质谱数据无法得到有效的鉴定。而利用相关物种的EST序列构建专门的质谱数据库则可以增加鉴定未知蛋白的几率。本文介绍了利用EST序列构建Mascot本地数据库的具体方法和步骤,扩展了Mascot检索引擎对蛋白质质谱数据的鉴定范围,从数据库层面提高了对未知蛋白的鉴别几率,为蛋白质组学研究提供了一种较为实用的生物信息学分析技术。 展开更多

关键词 蛋白质组学 EST序列 质谱数据 MASCOT

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基于ICA的卵巢癌质谱数据分析

6

作者 王昭鑫 刘毅慧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期211-213,共3页

卵巢癌蛋白质谱数据属于高通量数据,含有大量冗余信息,且许多重要信息都包含在高阶信息中,而独立成分分析可以从高阶信息中提取有用特征。将传统的独立成分分析融入卵巢癌蛋白质谱数据的特征提取中,并利用类信息机制监督独立成分分析过... 卵巢癌蛋白质谱数据属于高通量数据,含有大量冗余信息,且许多重要信息都包含在高阶信息中,而独立成分分析可以从高阶信息中提取有用特征。将传统的独立成分分析融入卵巢癌蛋白质谱数据的特征提取中,并利用类信息机制监督独立成分分析过程。仿真实验结果表明,独立成分分析和监督式独立成分分析在卵巢癌蛋白质谱数据集研究过程中取得了良好的效果,识别率可达98%。 展开更多

关键词 独立成分分析 特征提取 散布度 质谱数据

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蛋白质组学数据揭示可变剪接蛋白质变体

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作者 吴怡颖 张炜 孔德志 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3151-3162,共12页

可变剪接使同一个基因产生多种不同的转录本和蛋白质,增加蛋白质多样性和功能复杂性。转录组学和蛋白质组学是鉴定可变剪接的两种主要途径,分别通过分析RNA测序数据和蛋白质测序数据来鉴定可变剪接事件和相应蛋白质产物。尽管RNA水平的... 可变剪接使同一个基因产生多种不同的转录本和蛋白质,增加蛋白质多样性和功能复杂性。转录组学和蛋白质组学是鉴定可变剪接的两种主要途径,分别通过分析RNA测序数据和蛋白质测序数据来鉴定可变剪接事件和相应蛋白质产物。尽管RNA水平的可变剪接研究已经取得了一定的进展,但是对于剪接蛋白亚型的检测和区分仍然不足。本文综述了近年来对可变剪接及其生物功能,可变剪接在不同水平检测的研究进展,详细介绍利用“自下而上”的蛋白质组学数据鉴定可变剪接蛋白质变体的两种主要方法,序列数据库构建和蛋白质鉴定算法开发。鉴定不同的可变剪接蛋白质有利于认识更全面的蛋白质功能,对发现相关生物标志物和关键药物靶点具有重要意义。 展开更多

关键词 可变剪接 质谱数据分析 蛋白质鉴定算法 蛋白质序列数据库

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蛋白质组学中质谱数据标准研究进展 被引量：3

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作者 马海滨 张纪阳 +2 位作者 刘辉 孙汉昌 谢红卫 《质谱学报》 EI CAS CSCD 2011年第3期129-137,共9页

质谱分析是蛋白质组学的一项支撑技术。质谱数据处理过程具有多策略、多处理步骤、多种处理软件的特点,数据处理过程中数据格式不统一的问题给数据交换和整合带来了一定的困难,也给质谱分析平台和质谱数据库的建设带来了挑战。研究质谱... 质谱分析是蛋白质组学的一项支撑技术。质谱数据处理过程具有多策略、多处理步骤、多种处理软件的特点,数据处理过程中数据格式不统一的问题给数据交换和整合带来了一定的困难,也给质谱分析平台和质谱数据库的建设带来了挑战。研究质谱数据分析中的质谱数据标准,不仅可以系统地梳理归纳目前分析方法中需要使用的全部数据信息,而且有利于质谱数据分析平台的建设。本文介绍了近几年制定的一些质谱数据标准,总结这些标准各自的特点、不足及应用情况,并展望质谱数据标准可能的发展方向。 展开更多

关键词 质谱数据标准 mzXML mzML mzIdentML

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中药分析中质谱数据的可视化分析技术及其应用 被引量：2

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作者 单琪媛 华一卉 +3 位作者 刘骞 田港 贾艳丽 石森林 《中华中医药学刊》 CAS 北大核心 2017年第12期3138-3142,I0027-I0032,共11页

中药成分复杂多样,含量千差万别;然而随着质谱技术日新月异的发展,能从中药样本中获得的原始数据急剧增长,这为进一步的中药质谱数据解析提出了新的挑战。质谱数据的可视化数据处理技术能够从多角度辅助解析质谱数据,实现解析过程的图... 中药成分复杂多样,含量千差万别;然而随着质谱技术日新月异的发展,能从中药样本中获得的原始数据急剧增长,这为进一步的中药质谱数据解析提出了新的挑战。质谱数据的可视化数据处理技术能够从多角度辅助解析质谱数据,实现解析过程的图像化、高效率、多视角;在中药分析中,通过数据挖掘手段,获得中药成分、来源、亲缘关系等相关信息,进一步揭示药效基础、毒性作用、代谢途径等深层次信息,探索潜在的疾病生物标记物、疾病诊断因子,成为寻找潜在药物靶点、设计先导化合物、开发新药的有力工具。通过综述近年来国内外中药质谱可视化分析技术相关文献,介绍质谱数据的可视化分析技术及其在中药分析中的具体应用,希望能为广大中药研究者提供有益参考。 展开更多

关键词 中药分析 质谱数据可视化分析 代谢组学 生物标记物

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基于Flex-Bootstrap与神经网络融合模型的蛋白质质谱数据分析

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作者 张海强 李勇 向诚 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2023年第16期334-339,共6页

针对蛋白质质谱数据检索研究中由于样本单一、数据不平衡导致传统的相似性匹配检索方法效率低且精度不高的问题,提出一种基于复杂的放回抽样(Flex-Bootstrap)和多次卷积神经网络(Multi-CNN)与深度神经网络(DNN)融合模型的检索方法,并与... 针对蛋白质质谱数据检索研究中由于样本单一、数据不平衡导致传统的相似性匹配检索方法效率低且精度不高的问题,提出一种基于复杂的放回抽样(Flex-Bootstrap)和多次卷积神经网络(Multi-CNN)与深度神经网络(DNN)融合模型的检索方法,并与DNN模型、CNN与DNN融合模型相比较。Flex-Bootstrap方法结合Multi-CNN与DNN融合模型应用于蛋白质质谱数据种类预测时取得了较好的效果,其测试集的准确率提升至98.82%,损失函数值降低至0.0397。该模型不仅有效解决了使用DNN模型、CNN与DNN融合模型进行数据检索时存在的欠拟合问题,同时提高了预测的准确率以及质谱数据库的搜索效率。 展开更多

关键词 医用光学 蛋白质种类 复杂的放回抽样 深度神经网络 卷积神经网络 质谱数据预测

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化学信息学在液相色谱高分辨质谱联用的化学品非靶向筛查中的应用 被引量：1

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作者 申珊齐 李爱民 +5 位作者 黄雅娟 施鹏 潘旸 李文涛 张怀成 吴几 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期3135-3143,共9页

化学工业的发展使得环境介质中未知化合物数目巨大,对其进行识别是认识其环境风险进而开发削减策略的关键.液相色谱串联高分辨质谱是化合物识别的常用技术,该技术采集的数据一般较复杂,需要适当的数据解析手段方能呈现复杂环境样品中的... 化学工业的发展使得环境介质中未知化合物数目巨大,对其进行识别是认识其环境风险进而开发削减策略的关键.液相色谱串联高分辨质谱是化合物识别的常用技术,该技术采集的数据一般较复杂,需要适当的数据解析手段方能呈现复杂环境样品中的化合物信息,化学信息学在高分辨质谱非靶向筛查中的发展为化合物结构解析提供了可能.本文综述了化学信息学在非靶向筛查中的应用.基于非靶向筛查流程中的峰提取、去冗余、特征峰筛选、注释与结构确定步骤,从涉及的算法、软件、化合物数据库、谱图数据库等进行了阐述.在此基础上,对算法和软件工具的参数优化和数据处理一致性进行了阐述.本综述为更好的进行高分辨质谱数据非靶向处理提供了支撑. 展开更多

关键词 高分辨质谱数据 化学信息学 非靶向筛查 算法

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