Project Details
Abstract
本計畫預期對社會和學術發展的影響包括: (1) 建構一個一站式平台提供標準化流程加速標識胜肽選擇，且使MRM試驗盡可能能達成高敏感度、高準確性以及高再現性的蛋白絕對定量。(2) 本計畫所發展之人工智慧模型，可藉由胜肽的物理化學特徵來解釋標識胜肽的合適性，讓研究人員能夠有所依據且合理地選擇標識胜肽，而所選出的胜肽亦預能夠更敏感與準確地被質譜儀偵測到。(3) 由本計畫所衍生出來的標識胜肽的物理化學特徵的知識，可進一步運用於其他質譜儀數據研究當中，例如，使用質譜儀進行胜肽的從頭測序實驗時，使用質譜訊號直接推論至胜肽序列時，若推論模型能考慮此胜肽物化特徵知識，預期可推論出較為正確之胜肽序列。
Project IDs
Project ID:PC11207-2163
External Project ID:NSTC112-2320-B182-032
External Project ID:NSTC112-2320-B182-032
| Status | Finished |
|---|---|
| Effective start/end date | 01/08/23 → 31/07/24 |
Keywords
- targeted proteomics
- multiple reaction monitoring
- mass spectrometry data analysis
- absolute protein quantitation
- signature peptide selection
- deep learning
Fingerprint
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