DIA Proteomics and Machine Learning for the Fast Identification of Bacterial Species in Biological Samples.

Roux-Dalvai, Florence; Leclercq, Mickaël; Gotti, Clarisse; Droit, Arnaud

Roux-Dalvai, Florence; Leclercq, Mickaël; Gotti, Clarisse; Droit, Arnaud.

Afiliación

Roux-Dalvai F; Proteomics Platform, CHU de Québec - Université Laval Research Center, Québec City, QC, Canada.
Leclercq M; Computational Biology Laboratory, CHU de Québec - Université Laval Research Center, Québec City, QC, Canada.
Gotti C; Computational Biology Laboratory, CHU de Québec - Université Laval Research Center, Québec City, QC, Canada.
Droit A; Proteomics Platform, CHU de Québec - Université Laval Research Center, Québec City, QC, Canada.

Methods Mol Biol ; 2456: 299-317, 2022.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35612751

Asunto(s)

Proteómica; Espectrometría de Masas en Tándem; Bacterias/genética; Cromatografía Liquida/métodos; Aprendizaje Automático; Péptidos/análisis; Proteómica/métodos; Espectrometría de Masas en Tándem/métodos

Palabras clave

Bacterial identification; Data independent acquisition; LC-MS/MS; Machine learning; Peptide signature

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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Proteómica / Espectrometría de Masas en Tándem Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Idioma: En Revista: Methods Mol Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA MOLECULAR Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Canadá

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