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提出了一种基于^13C同位素分布模型的多重液相色谱-质谱(LC-MS)实验数据的校准匹配方法,解决了肽链信号匹配不准确、覆盖率不高的问题。引入同位素分布模型对多次重复的LC-MS实验数据进行匹配校准。通过选取训练序列,生成同位素分布模型,并通过测试序列完成模型的测试。实验表明,结果匹配准确度达95%以上;多重实验数据覆盖率可达90%以上。同位素分布模型可以提升多次重复LC-MS实验数据中相关肽链信号匹配校准的准确性及覆盖率。