基于贝叶斯统计方法的多重液相色谱-质谱试验数据匹配研究

Research of Alignment Between Multiple Liquid Chromatography-Mass Spectrometry Data Based on Bayesian Method

液相色谱-质谱试验在多肽分子质量测定、肽序列测定、蛋白质组成等方面应用广泛。蛋白质样本经过与酶的反应,断开成肽链。通过液相色谱-质谱仪,形成三维肽信号谱图。为减小试验误差,部分试验采取同种样本多次重复试验。但是,由于干扰因素的存在,导致多重试验的谱图在时间轴出现偏差的现象。选取MS/MS试验表中检测到的肽信号作为训练序列,在Warping函数基础上,通过贝叶斯统计方法对多重谱数据时间进行校准。结果表明,用Warping的测试结果准确性均值为86.81%,联合使用贝叶斯统计方法建模准确率均值达到93.08%。同时,对两个谱图进行全集校准,覆盖率超过89%,为下一步进行蛋白质量化提供数据支撑。