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Veröffentlichter Artikel oder Aufsatz

Publikationsart: Veröffentlichter Artikel oder Aufsatz
Autor(en): Anke Penzlin; Martin S. Lindner; Jörg Döllinger; Piotr Wojtek Dabrowski; Andreas Nitsche; Bernhard Y. Renard
Titel: Pipasic: similarity and expression correction for strain-level identification and quantification in metaproteomics
Erschienen in: Bioinformatics 30 (12) , 2014
S. 149-156
Verlag: Oxford University Press
Verlagshinweis: This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/), which permits non-commercial re-use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. For commercial re-use, please contact journals.permissions@oup.com
Verlags-URL: http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/30/12/i149.abstract
DOI: 10.1093/bioinformatics/btu267
Veröffentlichung auf edoc: 30.06.2014
Status: published
Volltext: pdf (urn:nbn:de:0257-10036806)
Schlagwörter (eng): Algorithms, Mass Spectrometry, Software, Peptides/chemistry, Bacterial Proteins/metabolism, Environmental Microbiology, Cowpox virus/classification, Proteome/chemistry, Proteome/metabolism, Proteomics/methods
Vorhaben/Arbeitsgruppe: Robert Koch-Institut, Biologische Sicherheit
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Abstract (eng):
Motivation: Metaproteomic analysis allows studying the interplay of organisms or functional groups and has become increasingly popular also for diagnostic purposes. However, difficulties arise owing to the high sequence similarity between related organisms. Further, the state of conservation of proteins between species can be correlated with their expression level, which can lead to significant bias in results and interpretation. These challenges are similar but not identical to the challenges arising in the analysis of metagenomic samples and require specific solutions.
Results: We introduce Pipasic (peptide intensity-weighted proteome abundance similarity correction) as a tool that corrects identification and spectral counting-based quantification results using peptide similarity estimation and expression level weighting within a non-negative lasso framework. Pipasic has distinct advantages over approaches only regarding unique peptides or aggregating results to the lowest common ancestor, as demonstrated on examples of viral diagnostics and an acid mine drainage dataset.
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Generiert am 23.10.2017, 21:07:45