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조현진 학생의 Data-Dependent Scoring Parameter Optimization in MS-GF+ Using Spectrum Quality Filter 논문이 JPR에 출간 되었습니다!
 
해당 연구는 기존의 proteomics search algorithm이 개발자에 의해 predefine된 scoring parameter들을 사용해왔고 이러한 고정된 parameter이 새로 수행되는 실험 기법이나 조건들을 따라가지 못하는 문제를 해결하기 위해 제시된 연구입니다. 해당 연구는 data-dependent하게 machine learning 방법 중 하나인 support vector machine을 이용하여 parameter optimization을 한 연구인데요. 이때 spectrum quality filter을 사용하여 training에 사용할 spectrum들을 뽑고 실제 search 이전에 이러한 learning을 진행하여 search algorithm의 효과를 개선한 연구입니다. 
 
축하드립니다~!
 

 

 

스크린샷, 2018-08-01 03-40-08.png

 

 

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jproteome.8b00415

 
 
 
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