pPre_ITMS：基于机器学习方法的串联质谱数据预处理系统

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摘要：串联质谱技术被广泛应用于高通量的蛋白质鉴定。质谱中噪音峰和同位素峰的存在会降低蛋白质鉴定的准确性，同时增加计算负担。pPre_ITMS系统是针对离子阱数据，利用机器学习中的最大期望方法和决策树方法分别识别出质谱中的噪音基线和同位素峰的预处理系统。此外，pPre_ITMS系统采用三层独立模型增强系统鲁棒性，并提供了手动调节功能。利用pPre_ITMS系统可以简单、快速且可视化地对离子阱数据进行预处理。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95033X/200709/24423088.html

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关键词：数据预处理 机器学习 学习方法 TMS ITM 机器学习 串联质谱 预处理