BRAIN: A Universal Tool for High-Throughput Calculations of the Isotopic Distribution for Mass Spectrometry
PBN-AR
Instytucja
Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki (Uniwersytet Warszawski)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
en
Czasopismo
ANALYTICAL CHEMISTRY
ISSN
0003-2700
EISSN
Wydawca
AMER CHEMICAL SOC
DOI
URL
Rok publikacji
2013
Numer zeszytu
Strony od-do
1991-1994
Numer tomu
Link do pełnego tekstu
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
Słowa kluczowe
en
EFFICIENT METHOD
UNIPROT
Streszczenia
Język
en
Treść
This Letter presents the R-package implementation of the recently introduced polynomial method for calculating the aggregated isotopic distribution called BRAIN (Baffling Recursive Algorithm for Isotopic distributioN calculations). The algorithm is simple, easy to understand, highly accurate, fast, and memory-efficient. The method is based on the application of the Newton-Girard theorem and Viete's formulae to the polynomial coding of different aggregated isotopic variants. As a result, an elegant recursive equation is obtained for computing the occurrence probabilities of consecutive aggregated isotopic peaks. Additionally, the algorithm also allows calculating the center-masses of the aggregated isotopic variants. We propose an implementation which is suitable for high-throughput processing and easily customizable for application in different areas of mass spectral data analyses. A case study demonstrates how the R-package can be applied in the context of protein research, but the software can be also used for calculating the isotopic distribution in the context of lipidomics, metabolomics, glycoscience, or even space exploration. More materials, i.e., reference manual, vignette, and the package itself are available at Bioconductor online (http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/BRAIN.html).
Cechy publikacji
discipline:Informatyka – dziedzina nauk technicznych
discipline:Computer science – field of technical sciences
Original article
Original article presents the results of original research or experiment.
Oryginalny artykuł naukowy
Oryginalny artykuł naukowy przedstawia rezultaty oryginalnych badań naukowych lub eksperymentu.
Inne
System-identifier
PBN-R:266938
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych