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.
Autor*innen: | Tanja Holstein |
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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 |