蛋白質組中質譜數據無標記定量信息提取算法研究

《蛋白質組中質譜數據無標記定量信息提取算法研究》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由張紀陽擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：蛋白質組中質譜數據無標記定量信息提取算法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：張紀陽
• 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學

中文摘要

基於質譜技術的無標記定量是蛋白質組學研究的關鍵技術之一。本項目將在收集、整理典型數據集和典型計算流程的基礎上，創新研究蛋白質組學中無標記定量質譜數據處理中的關鍵算法- - 定量信息提取算法。主要內容包括：對圖譜定量指標進行最佳化篩選，並完成相應算法的實現、評估和最佳化；將先驗知識和數據統計分析結果結合起來，設計、實現並評估肽段定量指標計算的疊代算法；對同位素峰匹配誤差、噪聲去除等問題進行數據驅動和理論分析相結合的建模分析，以提高低豐度肽段定量指標計算的穩健性和靈敏度；並綜合研究成果，構建、最佳化、驗證整套無標記定量算法。本研究的目的是提高算法的精度和可重複性，為無標記定量數據處理提供性能優良的關鍵算法，為大規模生物標誌物發現等套用研究提供信息學支持。

結題摘要

根據研究計畫，項目組完成了6批典型數據集的收集和整理、圖譜水平和肽段水平定量指標的篩選和最佳化，完成了整個算法流程的設計和最佳化，提供了一個開源的數據分析工具。在研究中，基於統計分析和案例分析，最佳化了鑑定分析流程，梳理了定量分析的算法步驟和分析流程。基於液相色譜和質譜分析的基本原理，通過參數最佳化、算法對比分析和數學建模，提出了一個計算速度快、定量魯棒性好和精度高的無標記定量分析流程。在母離子誤差校正、信號強度相關差異顯著性統計檢驗、並行實驗間交叉搜尋、肽段離子流色譜峰的平滑濾波等幾個問題上提出了新的思路和方法。項目支撐了兩名博士生的學位論文研究，支持了項目組成員多次參加國內國際會議，發表了10多篇研究論文。