PeptideMassFingerprint 검색프로그램.

http://prowl.rockefeller.edu/profound_bin/WebProFound.exe

SpectralAlignment후에 ranking방법으로 BayesianInference가 사용되었다고 함. 그래서 ExpertSystem이라고...

MOWSEDatabase내의 각 Protein의 개별특성이 반영되지 않았으므로, 이를 개선

관련자료


Python으로 ProFound Algorithm구현중. 역시 Python이다. 문제풀때 최대한 현실과 가장 가깝게, 그러면서도 불필요한건 만들지 않기. Enzyme절단부분에 TemplateMethodPattern, FactoryMethodPattern을 사용. --yong27 ,2003-03-05


일단 ProFound알고리즘 완성. 중간에 결과를 담기위해 FibHeap을 썼다. 이러한 DataStructure들은 틈나는대로 공부해야한다. 그래야, 새로운 문제를 접했을 때, 해결방법에 쉽게 응용될 수 있다. 집에가면, 틈나는대로 MasteringAlgorithmWithCee 공부하기~

생각난김에, 찾아보기 FibonacciHeapHeapQueue에 대해.

DataStructure에 대해 일단 주욱 정리해보긴 했는데, 아직 알맹이는 모른다. 책보고 직접 구현해보기전에는... --yong27 ,2003-03-06


ProFound관련문제를 풀면서 StandardDeviation에 관한 문제에 봉착했었다. PeptideMassFingerprint에서 매치를 NormalDistribution을 가정했을때 거기서 StandardDeviation이 가지는 의미는~ 아무래도, 큰 표준편차의 매치에 대해선 점수가 적어야한다는것. 그렇다면 펩타이드 길이에 따른 가중치는 어떻게 주어야하는가. 가중치를 주는것이 맞는가? --yong27,2003-03-20


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ProFound (last edited 2012-02-16 09:47:21 by 211)

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