Ms2lda.org: web-based topic modelling for substructure discovery in mass spectrometry.
Ms2lda.org: web-based topic modelling for substructure discovery in mass spectrometry.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btx582
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发表时间：
2018-01-15
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Rogers S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wandy J;Zhu Y;van der Hooft JJJ;Daly R;Barrett MP;Rogers S
我们最近发表了MS2LDA，这是一种分解来自大型代谢组学实验的分子片段数据集的方法。为了让社区更广泛地使用这种方法，我们在这里展示了ms2lda.org，这是一个网络应用程序，允许用户上传他们的数据，运行MS2LDA分析，并通过交互可视化来探索结果。Ms2lda.org获取许多标准格式的串联质谱学数据，并允许用户推断共同出现的碎片和中性损失特征集(Mass2Motif)。作为替代工作流，用户还可以将数据集分解到预定义的Mass2Motif上。这是通过Web界面或通过我们的Web服务以编程方式完成的。该网站可以在http://ms2lda.org，上找到，而源代码可以在麻省理工学院的许可证下在https://github.com/sdrogers/ms2ldaviz上找到。补充数据可在生物信息学在线上获得。
We recently published MS2LDA, a method for the decomposition of sets of molecular fragment data derived from large metabolomics experiments. To make the method more widely available to the community, here we present ms2lda.org, a web application that allows users to upload their data, run MS2LDA analyses and explore the results through interactive visualizations. Ms2lda.org takes tandem mass spectrometry data in many standard formats and allows the user to infer the sets of fragment and neutral loss features that co-occur together (Mass2Motifs). As an alternative workflow, the user can also decompose a data set onto predefined Mass2Motifs. This is accomplished through the web interface or programmatically from our web service. The website can be found at http://ms2lda.org, while the source code is available at https://github.com/sdrogers/ms2ldaviz under the MIT license. Supplementary data are available at Bioinformatics online.
影响因子：
3
作者：
Tomfohr J;Lu J;Kepler TB
通讯作者：
Kepler TB
DOI：
10.1073/pnas.1608041113
发表时间：
2016-11-29
影响因子：
11.1
作者：
van der Hooft, Justin Johan Jozias;Wandy, Joe;Rogers, Simon
通讯作者：
Rogers, Simon