Оценка неопределённости прогнозов времени хроматографического удерживания пептидов в дробовой протеомике

Мотивация: Жидкостную хроматографию часто используют для уменьшения сложности пептидных смесей в дробовой протеомике. В таких системах время выхода пептида из хроматографической колонки и его регистрации масс-спектрометром называют временем удерживания пептида. Предыдущие исследования показали, что время удерживания пептида можно прогнозировать по его аминокислотной последовательности с помощью эвристических методов или методов машинного обучения. В настоящей работе мы применили регрессию на основе гауссовских процессов к признаковому представлению ранее описанного предиктора Elude. Мы показали, что такой подход позволяет оценивать неопределённость прогнозов модели, а также изучили связь этой неопределённости с фактической ошибкой прогнозирования.

Результаты: В проведённых экспериментах выявлена сильная корреляция между неопределённостью, оценённой с помощью регрессии на основе гауссовских процессов, и фактической ошибкой прогнозирования. Эта связь позволяет по-новому оценивать качество прогнозов. Мы показали, что из общего набора пептидов можно отобрать подмножество с меньшей ошибкой прогнозирования. Кроме того, прогнозируемые стандартные отклонения можно использовать для разработки адаптивных стратегий выбора окон.

Контакт: lukas.kall@scilifelab.se.

Доступность и реализация: Программное обеспечение и данные, использованные в экспериментах, находятся в открытом доступе и доступны для скачивания по адресу: https://github.com/statisticalbiotechnology/GPTime.