title: Algorithms for validation of variant peptides
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Иванов Марк Витальевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ivanov Mark Vitalevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Соснин Юрий Константинович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sosnin Urij Konstantinovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Степанов Алексей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Stepanov Aleksej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:02:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:02:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 075886
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/42064
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается применение новейшего программного обеспечения для предсказывания времени удерживания пептидов. Представлены результаты экспериментов на датасете HeLa и экспериментальном датасете, полученном в лаборатории. Предсказательные модели сравнены между собой при помощи графиков рассеивания и корелляции Пирсона в качестве метрики.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper usage of the state-of-the-art peptide retention time prediction models is reviewed. The results of experiments are presented for two datasets: the HeLa dataset and the experimental dataset that was derived in laboratory. Prediction models are compared on their performance using scatter plots and Pearson correlation coefficint as a metric.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: протеомика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: время удерживания пептида
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: масс-спектрометрия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: proteomics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: peptide retention time
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: mass-spectrometry
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Algorithms for validation of variant peptides
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Алгоритмы валидации вариантных пептидов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma__2_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42064/2/diploma__2_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,08 MB
resources.filename: reviewSV_Sosnin.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42064/3/reviewSV_Sosnin.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 30,59 kB