A novel wavelet-based thresholding method for the pre-processing of mass spectrometry data that accounts for heterogeneous noise.
A novel wavelet-based thresholding method for the pre-processing of mass spectrometry data that accounts for heterogeneous noise.
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DOI：
10.1002/pmic.200701010
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发表时间：
2008-08
期刊：
影响因子：
3.4
通讯作者：
Pfeiffer, Ruth M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kwon, Deukwoo;Vannucci, Marina;Song, Joon Jin;Jeong, Jaesik;Pfeiffer, Ruth M.
近年来，人们越来越关注使用蛋白质质谱来区分患病个体和健康个体，目的是发现疾病的分子标记。任何统计分析之前的关键步骤是质谱数据的预处理。统计结果通常会受到所使用的特定预处理技术的强烈影响。一项重要的预处理步骤是消除质谱中的化学和仪器噪声。小波去噪技术是去噪的标准方法。然而，现有技术不能适应整个质谱范围内变化的误差，而是假设均匀的误差结构。在本文中，我们提出了一种新颖的小波去噪方法，通过在阈值处理过程中结合方差变化点检测方法来处理异质误差。我们在真实和模拟的质谱数据上研究了我们的方法，并表明它改进了峰检测方法的性能。
In recent years there has been an increased interest in using protein mass spectroscopy to discriminate diseased from healthy individuals with the aim of discovering molecular markers for disease. A crucial step before any statistical analysis is the pre-processing of the mass spectrometry data. Statistical results are typically strongly affected by the specific pre-processing techniques used. One important pre-processing step is the removal of chemical and instrumental noise from the mass spectra. Wavelet denoising techniques are a standard method for denoising. Existing techniques, however, do not accommodate errors that vary across the mass spectrum, but instead assume a homogeneous error structure. In this paper we propose a novel wavelet denoising approach that deals with heterogeneous errors by incorporating a variance change point detection method in the thresholding procedure. We study our method on real and simulated mass spectrometry data and show that it improves on performances of peak detection methods.
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影响因子：
1.9
作者：
Qu, YS;Adam, BL;Feng, ZD
通讯作者：
Feng, ZD
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2.7
作者：
LJUNG, GM;BOX, GEP
通讯作者：
BOX, GEP
影响因子：
3.7
作者：
INCLAN, C;TIAO, GC
通讯作者：
TIAO, GC
影响因子：
1.9
作者：
Randolph, T. W.;Yasui, Y.
通讯作者：
Yasui, Y.
DOI：
10.1111/1467-9868.00071
发表时间：
1997-01-01
影响因子：
5.8
作者：
Johnstone, IM;Silverman, BW
通讯作者：
Silverman, BW