Statistische analyse van isotoop-gemerkte MALDI-TOF massa spectra (R-1504)

Het project handelt over de analyze van peptide concentraties in isotoop-gemerkte MALDI-TOF data. Om de variabiliteit van massa spectrometrie experimenten te beperken, kan men bvb. twee stalen van verschillende biologische condities samenvoegen. Om een onderscheid te maken tussen de metingen van de twee stalen, zal men de peptides van één van de stalen moeten merken. Dit kan door, bvb., de twee 16O atomen op de carboxyl-groep van een peptide te vervangen door twee 18O atomen. Bijgevolg verschuiven de metingen van de gemerkte peptides in een massa spectrum vier massa eenheden naar rechts, en kunnen worden onderscheiden van de metingen van de ongemerkte peptides. Maar het kan gebeuren dat, door de aanwezigheid van onzuiverheden tijdens het isotopisch merken en door de variërende snelheid waarmee zuurstof-isotopen worden uitgewisseld, niet alle peptides een 18O isotoop zullen ontvangen. Dit heeft tot gevolg dat de metingen van een gemerkt staal verschuiven naar verschillende hogere massa┌s en met elkaar overlappen. Om dit probleem aan te pakken, kan een Markov model worden gebruikt (Valkenborg, 2008, niet-gepubliceerde doctoraatsproefschrift). In het voorgestelde project, zullen verscheidene aspecten van het model worden onderzocht. In het bijzonder, uitbreidingen van het model door minder restrictieve veronderstellingen te gebruiken (bvb., toelaten van heteroscedasticiteit en correlatie in de stochastische fout) of door flexibelere parametrische vormen toe te passen die, bvb., de aanwezigheid van de onzuiverheden kunnen schatten of de biologische variabiliteit mee in rekening kunnen brengen. De ontwikkelde methodes worden aangepast, zodat ze ook op andere experimentele platformen toepasbaar zijn, zoals, bvb., ICAT.

Trefwoorden:BIOSTATISTICS, ISOTOPE-LABELED MALDI-TOF MASS SPECTRA

Disciplines:Informatie- en computerwetenschappen, Biologische wetenschappen, Computer ingenieurswetenschappen, informatietechnologie en mathematische ingenieurswetenschappen, Basiswetenschappen, Klinische wetenschappen, Gezondheidswetenschappen, Translationele wetenschappen