• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Improved False Discovery Rate Estimation Procedure for Shotgun Proteomics
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
15 июня 2026 г.
<a>Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар
Институт робототехнических систем (ИРС) ВШЭ запустил новый ежемесячный формат — Научно-технический семинар. Он объединяет сотрудников института, приглашенных экспертов, студентов, исследователей и представителей других подразделений НИУ ВШЭ для обсуждения актуальных задач мехатроники, робототехники и киберфизических систем.
11 июня 2026 г.
Время жизни популяций определяется законами математики
Исследователи НИУ ВШЭ и МГУ доказали универсальный закон, описывающий время исчезновения популяций в случайной среде. Анализ эволюции ветвящихся процессов — сложных вероятностных систем — показал, что вне зависимости от изначального числа особей процесс вымирания подчиняется строгим математическим закономерностям. Результаты опубликованы в Journal of Applied Probability.
8 июня 2026 г.
«За 12 лет на нашем счету почти 1000 операций с пробуждением»
В НИУ ВШЭ прошла XIII Летняя нейролингвистическая школа, организованная Центром языка и мозга при поддержке факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ. В центре внимания слушателей была совместная работа нейролингвистов, нейрохирургов и нейрофизиологов в операционной, стандартизация лингвистических парадигм и практические подходы к сохранению речевой функции пациентов.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Improved False Discovery Rate Estimation Procedure for Shotgun Proteomics

Journal of Proteome Research. 2015. Vol. 14. No. 8. P. 3148–3161.
Кертес-Фаркаш А., Keich U., Noble W.

Interpreting the potentially vast number of hypotheses generated by a shotgun proteomics experiment requires a valid and accurate procedure for assigning statistical confidence estimates to the identified tandem mass spectra. Despite the crucial role such procedures play in most highthroughput proteomics experiments, the scientific literature has not reached a consensus about the best confidence estimation methodology. In this work, we evaluate, using theoretical and empirical analysis, four previously proposed protocols for estimating the false discovery rate (FDR) associated with a set of identified tandem mass spectra: two variants of the target-decoy competition protocol (TDC) of Elias and Gygi and two variants of the separate target-decoy search protocol of Kall et al. Our analysis reveals signi ficant biases in the two separate target-decoy search protocols. Moreover, the one of the TDC protocol that provides an unbiased estimate FDR among the target PSMs does so at the cost of forfeiting a random subset of high-scoring spectrum identifications. We therefore propose the mix-max procedure to provide unbiased, accurate FDR estimates in the presence of a well-calibrated scores. The method avoids biases associated with the two separate target-decoy search protocols and also avoids the propensity for target-decoy competition to discard a random subset of high-scoring target identifications

Приоритетные направления: компьютерно-математическое
Язык: английский
Полный текст
Ключевые слова: mass spectrometryspectrum identificationfalse discovery rate
Похожие публикации
ML-based Fast Simulation of FARICH Responses
Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model
Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena
Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Blood Plasma Lipid Alterations Differentiating Psychotic and Affective Disorder Patients
Петрова Д. А., Biomolecules 2025
Добавлено: 18 января 2026 г.
Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 декабря 2025 г.
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning
Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.
Добавлено: 21 ноября 2025 г.
Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.
Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.
Добавлено: 9 ноября 2025 г.
The Sphingolipid Asset Is Altered in the Nigrostriatal System of Mice Models of Parkinson’s Disease
Blokhin V., Shupik M., Gutner U. и др., Biomolecules 2022 Vol. 12 No. 1 Article 93
Добавлено: 4 марта 2024 г.
Reliability of maximum spanning tree identification in correlation-based market networks
V. A. Kalyagin, A. P. Koldanov, P. A. Koldanov, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2022 Vol. 599 Article 127482
Maximum spanning tree is a popular tool in market network analysis. Large number of publications are devoted to the maximum spanning tree calculation and its interpretation for particular stock markets. Usually one use market data to calculate Pearson correlations between stock returns and construct a compete weighted graph, where weights of edges are given by ...
Добавлено: 18 мая 2022 г.
Bias in False Discovery Rate Estimation in Mass-Spectrometry-Based Peptide Identification
Danilova Yulia, Voronkova Anastasia, Sulimov Pavel и др., Journal of Proteome Research 2019 Vol. 18 No. 5 P. 2354–2358
Добавлено: 6 октября 2021 г.
Annotation of tandem mass spectrometry data using stochastic neural networks in shotgun proteomics
Сулимов П. А., Воронкова А. В., Kertész-Farkas A., Bioinformatics 2020 Vol. 36 No. 12 P. 3781–3787
Добавлено: 31 августа 2020 г.
Tailor: A Nonparametric and Rapid Score Calibration Method for Database Search-Based Peptide Identification in Shotgun Proteomics
Сулимов П. А., Кертес-Фаркаш А., Journal of Proteome Research 2020 No. 19(4) P. 1481–1490
Добавлено: 29 июня 2020 г.
ColocML: machine learning quantifies co-localization between mass spectrometry images
Ovchinnikova K., Lachlan S., Rakhlin A. и др., Bioinformatics 2020 P. 1–10
Добавлено: 15 марта 2020 г.
A novel trityl/acridine derivatization agent for analysis of thiols by (matrix-assisted)(nanowire-assisted)laser desorption/ionization and electrospray ionization mass spectrometry
Vladimir A. Korshun, Analytical Methods 2017 Vol. 9 No. 45 P. 6335–6340
Добавлено: 8 ноября 2019 г.
Post-translational modifications of FDA-approved plasma biomarkers in glioblastoma samples
Petushkova N., Zgoda V., Пятницкий М. А. и др., Plos One 2017 Vol. 12 No. 5 P. 0177427-1–0177427-21
Добавлено: 14 марта 2018 г.
Threonine versus isothreonine in synthetic peptides analyzed by high-resolution liquid chromatography/tandem mass spectrometry
Kuznetsova K., Trufanov P., Moysa A. и др., Rapid Communications in Mass Spectrometry 2016 Vol. 30 No. 11 P. 1323–1331
Добавлено: 14 марта 2018 г.
FDR-controlled metabolite annotation for high-resolution imaging mass spectrometry
Palmer A., Phapale P., Chernyavsky I. и др., Nature Methods 2017 No. 14 P. 57–60
High-mass-resolution imaging mass spectrometry promises to localize hundreds of metabolites in tissues, cell cultures, and agar plates with cellular resolution, but it is hampered by the lack of bioinformatics tools for automated metabolite identification. We report pySM, a framework for false discovery rate (FDR)-controlled metabolite annotation at the level of the molecular sum formula, for ...
Добавлено: 7 февраля 2017 г.
Database searching in mass spectrometry based proteomics
Кертес-Фаркаш А., Myers M. P., Current Bioinformatics 2012 Vol. 7 No. 2 P. 221–230
Bottom-up proteomics (mass spectrometry analysis of peptides obtained by proteolysis and separated by liquid chromatography, (LCMS/MS)) is one of the most frequently used techniques for identifying and characterizing proteins in biological samples. A key element of the analysis is database searching when the mass spectra of the peptides are compared with a database of theoretically ...
Добавлено: 18 ноября 2015 г.
Crux: rapid open source protein tandem mass spectrometry analysis
Кертес-Фаркаш А., Grant C. E., Howbert J. J. и др., Journal of Proteome Research 2014 Vol. 13 No. 10 P. 4488–4491
Efficiently and accurately analyzing big protein tandem mass spectrometry data sets requires robust software that incorporates state-of-the-art computational, machine learning, and statistical methods. The Crux mass spectrometry analysis software toolkit (http://cruxtoolkit.sourceforge.net) is an open source project that aims to provide users with a crossplatform suite of analysis tools for interpreting protein mass spectrometry data. ...
Добавлено: 18 ноября 2015 г.
Precursor mass dependent filtering of mass spectra for proteomics analysis
Кертес-Фаркаш А., Myers M. P., Protein and peptide letters 2014 Vol. 21 No. 8 P. 858–863
Identification and elimination of noise peaks in mass spectra from large proteomics data streams simultaneously improves the accuracy of peptide identification and significantly decreases the size of the data. There are a number of peak filtering strategies that can achieve this goal. Here we present a simple algorithm wherein the number of highest intensity peaks ...
Добавлено: 18 ноября 2015 г.
Data preprocessing and filtering in mass spectrometry based proteomics
Кертес-Фаркаш А., Myers M. P., Current Bioinformatics 2012 Vol. 7 No. 2 P. 212–220
Mass spectrometry based proteomics analysis can produce many thousands of spectra in a single experiment, and much of this data, frequently greater than 50%, cannot be properly evaluated computationally. Therefore a number of strategies have been developed to aid the processing of mass spectra and typically focus on the identification and elimination of noise, which ...
Добавлено: 18 ноября 2015 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору