[发明专利]一种基于深度学习提高单细胞蛋白质组鉴定覆盖率的方法有效
| 申请号： | 202210331187.8 | 申请日： | 2022-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN114639444B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 郭雪江;李妍;司徒成昊;王兵 | 申请（专利权）人： | 南京医科大学 |
| 主分类号： | G16B25/10 | 分类号： | G16B25/10;G16B35/20;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京天华专利代理有限责任公司 32218 | 代理人： | 许轲;徐冬涛 |
| 地址： | 211166 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习提高单细胞蛋白质组鉴定覆盖率的方法，该方法包括：通过质谱实验产生多细胞蛋白质组和多个单细胞蛋白质组质谱数据，提取谱图信息进行预处理；根据肽段保留时间构建肽段保留时间预测模型；基于多细胞蛋白质组质谱数据作为谱图库，构建的深度学习模型来预测单细胞蛋白质组谱图碎片离子强度，并产生用于区分目标和诱饵PSM的特征；构建贝叶斯参数优化的集成学习模型对单细胞蛋白质组谱图质量进行重打分；基于正反库竞争方法控制谱图和蛋白水平的假发现率，进而将高可信性度的肽匹配谱图拼装为肽段、蛋白质进行定量。本发明有助于提高单细胞蛋白质组质谱数据的蛋白质鉴定水平，并促进单细胞蛋白质组学的未来发展和应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 提高 单细胞 蛋白质 鉴定 覆盖率 方法 | ||
【主权项】：
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