• 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.

ABRF Proteome Informatics Research Group (iPRG) 2015 Study: Detection of Differentially Abundant Proteins in Label-Free Quantitative LC-MS/MS Experiments

Thumbnail

Göster/Aç

Tam metin / Full text (3.036Mb)

Tarih

2017

Yazar

Choi, Meena
Eren-Doğu, Zeynep Filiz
Colangelo, Christopher
Cottrell, John
Hoopmann, Michael R.
Kapp, Eugene A.
Vitek, Olga

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Özet

Detection of differentially abundant proteins in label-free quantitative shotgun liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) experiments requires a series of computational steps that identify and quantify LC-MS features. It also requires statistical analyses that distinguish systematic changes in abundance between conditions from artifacts of biological and technical variation. The 2015 study of the Proteome Informatics Research Group (iPRG) of the Association of Biomolecular Resource Facilities (ABRF) aimed to evaluate the effects of the statistical analysis on the accuracy of the results. The study used LC tandem mass spectra acquired from a controlled mixture, and made the data available to anonymous volunteer participants. The participants used methods of their choice to detect differentially abundant proteins, estimate the associated fold changes, and characterize the uncertainty of the results. The study found that multiple strategies (including the use of spectral counts versus peak intensities, and various software tools) could lead to accurate results, and that the performance was primarily determined by the analysts' expertise. This manuscript summarizes the outcome of the study, and provides representative examples of good computational and statistical practice. The data set generated as part of this study is publicly available.

Kaynak

Journal of Proteome Research

Cilt

16

Sayı

2

Bağlantı

https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.6b00881
https://hdl.handle.net/20.500.12809/2047

Koleksiyonlar

  • Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu [103]
  • 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.