En stor utmaning inom hagelgevärsproteomik har varit tilldelningen av identifierade peptider till de proteiner från vilka de härstammar, som kallas proteinet inference problem. Redundant och homolog proteinsekvenser utgör en utmaning i att vara korrekt identifierad, som en uppsättning peptider kan i många fall representera flera proteiner. En enkel lösning på detta problem är tilldelningen av det minsta antal proteiner som förklarar de identifierade peptiderna. Det är dock inte säkert att ett naturligt system bör vara korrekt representerat med hjälp av denna minimalistiska strategi. I detta dokument föreslår vi en omformulering av proteinet inference problem genom att använda den nyligen införda begreppet peptide detekterbarhet. Vi föreslår också en heuristisk algoritm för att lösa detta problem och utvärdera dess prestanda på syntetiska och verkliga proteomiska data. I jämförelse med en girig implementering av minsta proteinuppsättningsalgoritm, vår lösning som innehåller peptiddetekterbarhet presterar gynnsamt.
En heuristisk algoritm har föreslagits av Pedro et al. för att lösa peptiddegeneracy problem genom att använda peptide detekterbarhet REF.
Advancement in Protein Inference from Shotgun Proteomics Using Peptide Detectability
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}