• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace@Muğla
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace@Muğla
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

MSstatsQC: Longitudinal System Suitability Monitoring and Quality Control for Targeted Proteomic Experiments

Thumbnail

Göster/Aç

Tam Metin / Full Text (2.873Mb)

Tarih

2017

Yazar

Doğu, Eralp
Mohammad-Taheri, Sara
Abbatiello, Susan E.
Bereman, Michael S.
MacLean, Brendan
Schilling, Birgit
Vitek, Olga

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Özet

Selected Reaction Monitoring (SRM) is a powerful tool for targeted detection and quantification of peptides in complex matrices. An important objective of SRM is to obtain peptide quantifications that are (1) suitable for the investigation, and (2) reproducible across laboratories and runs. The first objective is achieved by system suitability tests (SST), which verify that mass spectrometric instrumentation performs as specified. The second objective is achieved by quality control (QC), which provides in-process quality assurance of the sample profile. A common aspect of SST and QC is the longitudinal nature of the data. Although SST and QC have received a lot of attention in the proteomic community, the currently used statistical methods are limited. This manuscript improves upon the statistical methodology for SST and QC that is currently used in proteomics. It adapts the modern methods of longitudinal statistical process control, such as simultaneous and time weighted control charts and change point analysis, to SST and QC of SRM experiments, discusses their advantages, and provides practical guidelines. Evaluations on simulated data sets, and on data sets from the Clinical Proteomics Technology Assessment for Cancer (CPTAC) consortium, demonstrated that these methods substantially improve our ability of real time monitoring, early detection and prevention of chromatographic and instrumental problems. We implemented the methods in an open-source R-based software package MSstatsQC and its web-based graphical user interface. They are available for use stand-alone, or for integration with automated pipelines. Although the examples focus on targeted proteomics, the statistical methods in this manuscript apply more generally to quantitative proteomics.

Kaynak

Molecular & Cellular Proteomics

Cilt

16

Sayı

7

Bağlantı

https://doi.org/10.1074/mcp.M116.064774
https://hdl.handle.net/20.500.12809/1923

Koleksiyonlar

  • İstatistik Bölümü Koleksiyonu [95]
  • PubMed İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [2082]
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [6219]
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [6466]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@Muğla

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi || OAI-PMH ||

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Muğla, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Muğla:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.