| 摘要 | 第1-12页 |
| Abstract | 第12-16页 |
| 英文缩写词汇表 | 第16-18页 |
| 前言 | 第18-28页 |
| 1 基于生物质谱的蛋白质鉴定 | 第18-19页 |
| 2 串联质谱鉴定蛋白质的数据分析策略 | 第19-20页 |
| ·从头测序分析策略 | 第19-20页 |
| ·数据库搜索分析策略 | 第20页 |
| 3 数据库搜索策略分析串联质谱数据中存在的问题 | 第20-23页 |
| ·质谱数据鉴定蛋白质的完整性 | 第21页 |
| ·质谱数据鉴定蛋白质的正确性 | 第21-23页 |
| ·肽段鉴定正确性的问题 | 第22页 |
| ·蛋白质装配中影响正确性的问题 | 第22-23页 |
| ·大规模蛋白质组学质谱数据分析的要求 | 第23页 |
| 4 论文主要研究工作和创新点 | 第23-24页 |
| 5 参考文献 | 第24-28页 |
| 第一章 质谱数据鉴定肽段中的模糊匹配问题 | 第28-42页 |
| 1 研究背景 | 第28-31页 |
| 2 材料和方法 | 第31-33页 |
| ·实验数据集 | 第31-32页 |
| ·标准蛋白数据集 | 第31页 |
| ·模拟图谱数据集 | 第31页 |
| ·实际样品数据集 | 第31-32页 |
| ·数据库和数据库搜索 | 第32页 |
| ·基于标准蛋白数据评估模糊匹配 | 第32-33页 |
| ·基于模拟数据评估模糊匹配 | 第33页 |
| 3 结果 | 第33-37页 |
| ·质谱数据鉴定结果中肽段模糊匹配的实例 | 第33-34页 |
| ·应用模拟数据集评估质谱数据鉴定肽段的模糊匹配现象 | 第34-37页 |
| ·模拟数据集产生方法的比较 | 第34-35页 |
| ·不同质量误差参数对模糊匹配的影响 | 第35-37页 |
| ·模糊匹配对标准蛋白数据集鉴定准确性的影响 | 第37页 |
| 4 讨论和结论 | 第37-39页 |
| ·应用实际数据集评估模糊匹配现象的困难和尝试 | 第37-38页 |
| ·高精度质谱数据出现带来的新问题 | 第38-39页 |
| 5 参考文献 | 第39-42页 |
| 第二章 高精度质谱数据质量误差的校正和应用 | 第42-62页 |
| 1 研究背景 | 第42-43页 |
| 2 材料和方法 | 第43-47页 |
| ·实验数据集 | 第43-44页 |
| ·数据库和数据库搜索 | 第44页 |
| ·LDSF 数据库搜索策略 | 第44-47页 |
| ·使用动态阈值法预过滤数据库搜索结果 | 第44-45页 |
| ·LSDF 搜库策略流程图 | 第45-47页 |
| 3 结果 | 第47-55页 |
| ·改进LTQ-FT 母离子质量误差校正公式 | 第47-48页 |
| ·质量误差校正工具FTDR | 第48-51页 |
| ·应用标准蛋白数据集评估LDSF 数据库搜索策略 | 第51-52页 |
| ·应用LDSF 策略分析Mascot 引擎数据库搜索结果 | 第52-53页 |
| ·应用LDSF 策略改进蛋白质组学复杂样品数据集数据库搜索过程 | 第53-55页 |
| 4 讨论和结论 | 第55-59页 |
| ·预过滤质量误差的选择 | 第55页 |
| ·基于标准蛋白数据集考察不同MET 设置下搜库结果的差异 | 第55-56页 |
| ·数据库搜索分值与MET 的关系 | 第56-59页 |
| 5 参考文献 | 第59-62页 |
| 第三章 基于贝叶斯非参模型构建质谱数据肽段鉴定的质控分析流程 | 第62-82页 |
| 1 研究背景 | 第62页 |
| 2 材料和方法 | 第62-69页 |
| ·实验数据集 | 第62-64页 |
| ·标准蛋白数据集 | 第63页 |
| ·复杂样品数据集 | 第63-64页 |
| ·数据库和数据库搜索 | 第64页 |
| ·基于BNP 模型构建肽段鉴定的质控分析流程 | 第64-67页 |
| ·利用多元线性回归模型整合多种特征参数 | 第64-65页 |
| ·BNP 模型的质控分析流程 | 第65-67页 |
| ·其他过滤方法 | 第67-69页 |
| ·经验阈值法 | 第67-68页 |
| ·PeptideProphet | 第68页 |
| ·简单非参模型 | 第68-69页 |
| 3 结果 | 第69-75页 |
| ·应用标准蛋白数据评估BNP 模型的精确性 | 第69-70页 |
| ·利用经验参数衡量BNP 模型过滤结果的质量 | 第70-71页 |
| ·BNP 模型对不同搜索空间条件下获得结果的过滤效果 | 第71-72页 |
| ·应用BNP 模型分析复杂样品数据集 | 第72-74页 |
| ·蛋白质水平上比较不同过滤方法 | 第74-75页 |
| 4 讨论和结论 | 第75-78页 |
| ·BNP 模型与PeptideProphet 的进一步比较 | 第75-76页 |
| ·BNP 模型与简单非参模型的异同 | 第76-77页 |
| ·BNP 模型可发现更多的高质量谱图-肽段匹配结果 | 第77-78页 |
| 5 参考文献 | 第78-82页 |
| 第四章 串联质谱数据Mascot 鉴定肽段质量控制方法的研究 | 第82-100页 |
| 1 研究背景 | 第82-85页 |
| ·Mascot 软件的打分算法 | 第82-83页 |
| ·Mascot 搜库结果的过滤方法 | 第83-85页 |
| ·Mascot 阈值法 | 第83页 |
| ·基于随机数据库策略的过滤方法 | 第83-84页 |
| ·应用质量误差辅助肽段鉴定 | 第84页 |
| ·多参数模型法 | 第84-85页 |
| 2 材料和方法 | 第85-89页 |
| ·实验数据集 | 第85-86页 |
| ·标准蛋白数据集 | 第85-86页 |
| ·复杂样品数据集 | 第86页 |
| ·数据库和数据库搜索 | 第86-87页 |
| ·改进Mascot 分值的阈值标准 | 第87-88页 |
| ·引入新特征参数改进Mascot 搜库分值的判别能力 | 第88页 |
| ·引入新过滤方法改进Mascot 鉴定结果的质控过程 | 第88-89页 |
| 3 结果 | 第89-95页 |
| ·基于随机数据库搜索策略评估Mascot 阈值 | 第89-91页 |
| ·在Score-△S 二维特征平面上过滤Mascot 搜库结果 | 第91-92页 |
| ·应用BNP 模型改进Mascot 鉴定肽段的质控过程 | 第92-95页 |
| ·在复杂样品数据集上比较各种方法 | 第95页 |
| 4 讨论和结论 | 第95-96页 |
| 5 参考文献 | 第96-100页 |
| 第五章 大规模蛋白质组质谱数据肽段鉴定质量控制策略的应用 | 第100-114页 |
| 1 研究背景 | 第100-102页 |
| 2 材料和方法 | 第102-105页 |
| ·实验数据集 | 第102页 |
| ·数据库和数据库搜索 | 第102页 |
| ·建立大规模蛋白质组质谱数据的分析流程 | 第102-103页 |
| ·大规模蛋白质组研究中质谱数据鉴定肽段的质控方法 | 第103-105页 |
| ·经验阈值法 | 第103-104页 |
| ·基于随机数据库搜索策略确定肽段过滤阈值 | 第104页 |
| ·BNP 模型 | 第104-105页 |
| 3 结果 | 第105-109页 |
| ·小鼠肝脏亚细胞数据集统计信息 | 第105页 |
| ·三种阈值法与BNP 模型过滤结果的比较 | 第105-108页 |
| ·应用BNP 模型分析小鼠肝脏亚细胞表达谱数据 | 第108-109页 |
| 4 讨论和结论 | 第109-111页 |
| ·不同质谱仪数据鉴定结果的比较 | 第109-110页 |
| ·基于BNP 模型构建大规模蛋白质组质谱数据肽段水平的统一质控标准 | 第110-111页 |
| 5 参考文献 | 第111-114页 |
| 全文总结及展望 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116-118页 |
| 个人简历 | 第118-119页 |
