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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Voss, Björn Magnus [VerfasserIn]   i
 Hanselmann, Michael [VerfasserIn]   i
 Renard, Bernhard Y. [VerfasserIn]   i
 Lindner, Martin S. [VerfasserIn]   i
 Köthe, Ullrich [VerfasserIn]   i
 Kirchner, Marc [VerfasserIn]   i
 Hamprecht, Fred [VerfasserIn]   i
Titel:SIMA
Titelzusatz:simultaneous multiple alignment of LC/MS peak lists
Verf.angabe:Björn Voss, Michael Hanselmann, Bernhard Y. Renard, Martin S. Lindner, Ullrich Köthe, Marc Kirchner and Fred A. Hamprecht
E-Jahr:2011
Jahr:03 February 2011
Umfang:7 S.
Fussnoten:Gesehen am 02.11.2022
Titel Quelle:Enthalten in: Bioinformatics
Ort Quelle:Oxford : Oxford Univ. Press, 1985
Jahr Quelle:2011
Band/Heft Quelle:27(2011), 7 vom: 1. Apr., Seite 987-993
ISSN Quelle:1367-4811
Abstract:Motivation: Alignment of multiple liquid chromatography/mass spectrometry (LC/MS) experiments is a necessity today, which arises from the need for biological and technical repeats. Due to limits in sampling frequency and poor reproducibility of retention times, current LC systems suffer from missing observations and non-linear distortions of the retention times across runs. Existing approaches for peak correspondence estimation focus almost exclusively on solving the pairwise alignment problem, yielding straightforward but suboptimal results for multiple alignment problems.Results: We propose SIMA, a novel automated procedure for alignment of peak lists from multiple LC/MS runs. SIMA combines hierarchical pairwise correspondence estimation with simultaneous alignment and global retention time correction. It employs a tailored multidimensional kernel function and a procedure based on maximum likelihood estimation to find the retention time distortion function that best fits the observed data. SIMA does not require a dedicated reference spectrum, is robust with regard to outliers, needs only two intuitive parameters and naturally incorporates incomplete correspondence information. In a comparison with seven alternative methods on four different datasets, we show that SIMA yields competitive and superior performance on real-world data.Availability: A C implementation of the SIMA algorithm is available from http://hci.iwr.uni-heidelberg.de/MIP/Software.Contact:fred.hamprecht@iwr.uni-heidelberg.deSupplementary information:Supplementary data are available at Bioinformatics online.
DOI:doi:10.1093/bioinformatics/btr051
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btr051
 DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btr051
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1820495183
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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