挑战目标还是描述错配？对 Madej 等人关于通用诱饵分布的评论
基因组学
2022-10-18 v1 定量方法
摘要
在最近的文章中，Madej 等人¹提出了一种解决肽谱匹配 (PSM) 验证中控制错误发现率 (FDR) 这一反复出现问题的新颖方法。简言之，他们提出推导称为通用诱饵分布 (CDD) 的单一精确诱饵匹配分布，并在仅目标搜索中使用它来控制 FDR。从概念上讲，该方法颇具吸引力，因为它兼取两方之长，即基于诱饵的方法（利用大规模经验错配集合）与无诱饵方法（不受诱饵生成随机性影响且省去额外数据库搜索）。有趣的是，CDD 在统计上相对于两类主要 FDR 控制程序家族也对应一种折中方案：尽管历史上基于错误阳性分布的估计，但最近已证明可借助原始变量（在蛋白质组学中为目标序列）与其虚构对应物（在蛋白质组学中为诱饵）之间的竞争来实现 FDR 控制。区分这两种理论趋势对计算蛋白质组学至关重要。除了强调蛋白质组学为何是理论生物统计学的灵感来源外，它还为改进蛋白质组学中使用的包括 CDD 在内的 FDR 控制方法提供了实用见解。
引用
@article{arxiv.2210.08815,
title = {Challenging targets or describing mismatches? A comment on Common Decoy Distribution by Madej et al},
author = {Lucas Etourneau and Thomas Burger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.08815},
year = {2022}
}