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Combining peak- and chromatogram-based retention time alignment algorithms for multiple chromatography-mass spectrometry data sets

論文はこれ Background: GC-MS,LC-MSデータのRetention Time(RT)のアラインメントは大まかに2つのカテゴリに分けられる Peak-based algorithms:事前のpeak detectionに対してとてもsensitiveである。ピークモデルの形やSNR(signal-to-noise ratio)などのク…

Bioconductor PETAL

Rのソースコードはここから取得する:http://peiwang.fhcrc.org/research-project.html 論文はこれ:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16880200 要約:http://nakhirot.hatenablog.com/entry/2013/05/02/103659 ReadMe.txtの通りに実行すれば良いが、コー…

Bioconductor Package 'xcms'

(On progress)

Bioconductor Package 'MSeasy'

#mzXMLファイル毎にフォルダを作成し、各ファイルについてxcmsで作成した#peaklist.txtとmzXMLファイルを配置しておく(下記で入力するCDFpathには、#各サンプルについてxcmsで作成(xcmsSet)したpeaklist.txtとmzXMLファイルが#1つのフォルダに入っており、そ…

Bioconductor Package 'baseline'

http://www.jpo.go.jp/shiryou/s_sonota/hyoujun_gijutsu/mass/2-4-1.pdf に理論の概要は記載されている GCMSデータに適用するには、縦軸がm/z、横軸がRetention Time、数値がIntensityのマトリックスのinputを作成してから、baseline関数を使用 library(bas…

Highly sensitive feature detection for high resolution LC/MS

Abstract LC/MSはmetabolomics experimentsにとって重要な分析技術である。LC/MS生データにおける2次元のシグナルの領域、中心、強さを決めることはfeature detectionと呼ばれている。数千のfeaturesに対応する数百の物質を含む複雑なサンプルの一貫性のある…

A Variational Bayesian Framework for Graphical Models

[Hagai Attias] [Gatsby Unit, University College London] [In Advances in Neural Information Processing Systems 12, 2000] 論文はこちら:http://www.goldenmetallic.com/research/nips99vb.pdf 1章:Introduction graphical modelをlearnする標準的方…

A statistical method for chromatographic alignment of LC-MS data (PETAL)

[Pei Wanga] [Department of Statistics, University of Chicago] [Biostatistics(2007), 8, 2, pp. 357–367] ・論文はこちら: http://med.stanford.edu/tanglab/publications/PDFs/AStatisticalMethodForChromatographicAlignmentOfLC-MSData.pdf) Peptide…

遺伝統計学拠点メモ

大学:MIT, ミシガン, ワシントン DB:UCSC, NCBI, Magil, Emble

PLINKコマンド一覧

http://pngu.mgh.harvard.edu/~purcell/plink/reference.shtml

統計的検定のまとめサイト

ここが詳しい。http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat02/stat0201.html

マルコフ連鎖(2章)

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統計的検定(2章)

パラメトリック検定:パラメトリック検定を用いるときは、実験における変数が仮定された確率分布に従うことの根拠を必要とする。t検定、ANOVA検定(F検定含む)、Bartlett(分散の均一性)の検定など。 ノンパラメトリック検定:統計的データ解析の多くで、変数…

期待値最大化法(2章)

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最尤推定(2章)

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いろいろな分布(2章)

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用語の整理(2章)

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用語の整理(1章)

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