Creating AI/ML-ready data for single cell proteomics

为单细胞蛋白质组学创建 AI/ML 就绪数据

基本信息

  • 批准号:
    10842558
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 29.37万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-09-27 至 2026-05-30
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Project Summary: Supplement to 1R01GM147653-01 Brief parent R01 summary Life is the result of dynamic interactions that occur within and among individual cells. Single cell analyses characterize a sample’s diversity and each individual cell’s state and ability to respond to the environment. Single cell proteomics (SCP) is rapidly emerging and can quantify > 1000 proteins per cell, a level of coverage sufficient to categorize cell types and reveal characteristic cellular functions. Significant advances in instrumentation and sample preparation are making SCP more broadly accessible. Yet advances in data acquisition have not been paired with advances to computational tools. The parent award creates algorithms specifically optimized for the unique nature of SCP data, and will radically improve accuracy and coverage of the single cell proteome. The aims of the parent award address algorithmic challenges in spectrum identification (Aim 1) and protein quantification (Aim 2). The project also creates some single cell proteomics data for benchmarking purposes (Aim 3). Goals of the Supplement The Supplement proposal is a collaboration between the MPIs of the parent award and experts in machine learning. The goal of the supplement is to improve the AI/ML readiness of single cell proteomics data through two primary tasks. First, we will define and implement file formats that are more amenable to machine learning than the formats for proteomics data and results, as current formats are bloated and insufficient and cannot scale to the necessary level of data required for machine learning. Second, we will improve software tools for the capture of meta-data, which is essential for describing the experimental design. With the successful completion of these two tasks, we will demonstrate that data from single cell proteomics experiments are immediately usable for a variety of machine learning tasks available at proteomicsML.org.
项目摘要:1 R 01 GM 147653 -01的补充 简要的父R 01总结 生命是个体细胞内部和细胞之间动态相互作用的结果。单细胞 分析表征样本的多样性和每个细胞的状态和响应能力 对环境单细胞蛋白质组学(SCP)正在迅速兴起,可以定量> 1000 每个细胞的蛋白质,覆盖水平足以分类细胞类型和揭示特征 细胞功能。仪器和样品制备方面的重大进展正在使 SCP更广泛地访问。然而,数据采集的进步并没有与 先进的计算工具。 母公司奖创建专门针对SCP数据的独特性质进行优化的算法, 并将从根本上提高单细胞蛋白质组的准确性和覆盖范围。的目标 父母奖解决光谱识别(Aim 1)和蛋白质的算法挑战 量化(目标2)。该项目还创建了一些单细胞蛋白质组学数据, 基准目的(目标3)。 补编的目标 补充提案是母奖的MPI与专家之间的合作 在机器学习中。补充的目标是提高单细胞的AI/ML准备 蛋白质组学数据通过两个主要任务。首先,我们将定义和实现文件格式, 比蛋白质组学数据和结果的格式更适合机器学习, 当前的格式臃肿且不足,无法扩展到必要的数据水平 这是机器学习所必需的。其次,我们将改进捕获的软件工具 元数据,这对于描述实验设计至关重要。随着成功 完成这两项任务后,我们将证明单细胞蛋白质组学的数据 实验可立即用于各种机器学习任务, proteomicsML.org.

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Pushing the Isotopic Envelope: When carrier channels pollute their neighbors' signals.
推动同位素包络:当载波信道污染其邻居的信号时。
  • DOI:
    10.1101/2024.04.15.587811
  • 发表时间:
    2024
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Peterson,Connor;Boekweg,Hannah;Presley,Eilenora;Payne,SamuelH
  • 通讯作者:
    Payne,SamuelH
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Lennart Martens其他文献

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  • 资助金额:
    $ 29.37万
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