SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:su-104503"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:su-104503" > Massifquant: open-s...

Massifquant: open-source Kalman filter-based XC-MS isotope trace feature detection

Conley, Christopher J. (författare)
Smith, Rob (författare)
Torgrip, Ralf (författare)
Stockholms universitet,Institutionen för analytisk kemi
visa fler...
Taylor, Ryan M. (författare)
Tautenhahn, Ralf (författare)
Prince, John T. (författare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2014-05-28
2014
Engelska.
Ingår i: Bioinformatics. - : Oxford University Press (OUP). - 1367-4803 .- 1367-4811. ; 30:18, s. 2636-2643
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Motivation: Isotope trace (IT) detection is a fundamental step for liquid or gas chromatography mass spectrometry (XC-MS) data analysis that faces a multitude of technical challenges on complex samples. The Kalman filter (KF) application to IT detection addresses some of these challenges; it discriminates closely eluting ITs in the m/z dimension, flexibly handles heteroscedastic m/z variances and does not bin the m/z axis. Yet, the behavior of this KF application has not been fully characterized, as no cost-free open-source implementation exists and incomplete evaluation standards for IT detection persist.Results: Massifquant is an open-source solution for KF IT detection that has been subjected to novel and rigorous methods of performance evaluation. The presented evaluation with accompanying annotations and optimization guide sets a new standard for comparative IT detection. Compared with centWave, matchedFilter and MZMine2-alternative IT detection engines-Massifquant detected more true ITs in a real LC-MS complex sample, especially low-intensity ITs. It also offers competitive specificity and equally effective quantitation accuracy.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Kemi -- Analytisk kemi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Chemical Sciences -- Analytical Chemistry (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy