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蛋白质组学和代谢组学机器学习 DOME 建议解读
Journal of Proteome Research ( IF 3.8 ) Pub Date : 2022-02-04 , DOI: 10.1021/acs.jproteome.1c00900
Magnus Palmblad 1 , Sebastian Böcker 2 , Sven Degroeve 3 , Oliver Kohlbacher 4 , Lukas Käll 5 , William Stafford Noble 6 , Mathias Wilhelm 7
Journal of Proteome Research ( IF 3.8 ) Pub Date : 2022-02-04 , DOI: 10.1021/acs.jproteome.1c00900
Magnus Palmblad 1 , Sebastian Böcker 2 , Sven Degroeve 3 , Oliver Kohlbacher 4 , Lukas Käll 5 , William Stafford Noble 6 , Mathias Wilhelm 7
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机器学习越来越多地应用于蛋白质组学和代谢组学，以预测分子结构、功能和物理化学性质，包括色谱行为、离子淌度和串联质谱。这些必须足够详细地描述以应用或评估训练模型的性能。在这里，我们查看并解释最近发布的一般 DOME（数据、优化、模型、评估）建议，以在蛋白质组学和代谢组学的特定背景下进行和报告机器学习。
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更新日期：2022-02-04
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