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PepGM: A graphical model for taxonomic profiling of viral proteomes

  • In mass spectrometry based proteomics, protein homology leads to many shared peptides within and between species. This complicates taxonomic inference. inference. We introduce PepGM, a graphical model for taxonomic profiling of viral proteomes and metaproteomic datasets. Using the graphical model, our approach computes statistically sound scores for taxa based on peptide scores from a previous database search, eliminating the need for commonly used heuristics. heuristics.

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Autor*innen:Tanja Holstein
Koautor*innen:Franziska Kistner, L. Martens, Thilo MuthORCiD
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2022
Organisationseinheit der BAM:VP Vizepräsident
VP Vizepräsident / VP.1 eScience
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:Bioinformatics; Taxonomic inference; Virus protoemics; graphical models
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Chemie und Prozesstechnik
Veranstaltung:European proteomics association conference 2022
Veranstaltungsort:Leipzig, Germany
Beginndatum der Veranstaltung:03.04.2022
Enddatum der Veranstaltung:07.04.2022
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:02.01.2023
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
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