[논문]OutlierD: an R package for outlier detection using quantile regression on mass spectrometry data

Cho, HyungJun; Kim, Yang-jin; Jung, Hee Jung; Lee, Sang-Won; Lee, Jae Won

doi:10.1093/bioinformatics/btn012

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OutlierD: an R package for outlier detection using quantile regression on mass spectrometry data 원문보기

Bioinformatics, v.24 no.6, 2008년, pp.882 - 884

Cho, HyungJun (1 Department of Statistics, 2Department of Biostatistics, 3Institute of Statistics and 4Department of Chemistry, Korea University, Seoul, Korea) , Kim, Yang-jin (1 Department of Statistics, 2Department of Biostatistics, 3Institute of Statistics and 4Department of Chemistry, Korea University, Seoul, Korea) , Jung, Hee Jung (1 Department of Statistics, 2Department of Biostatistics, 3Institute of Statistics and 4Department of Chemistry, Korea University, Seoul, Korea) , Lee, Sang-Won (1 Department of Statistics, 2Department of Biostatistics, 3Institute of Statistics and 4Department of Chemistry, Korea University, Seoul, Korea) , Lee, Jae Won (1 Department of Statistics, 2Department of Biostatistics, 3Institute of Statistics and 4Department of Chemistry, Korea University, Seoul, Korea)

Abstract ▼ AI-Helper

AbstractSummary: It is important to preprocess high-throughput data generated from mass spectrometry experiments in order to obtain a successful proteomics analysis. Outlier detection is an important preprocessing step. A naive outlier detection approach may miss many true outliers and instead select many non-outliers because of the heterogeneity of the variability observed commonly in high-throughput data. Because of this issue, we developed a outlier detection software program accounting for the heterogeneous variability by utilizing linear, non-linear and non-parametric quantile regression techniques. Our program was developed using the R computer language. As a consequence, it can be used interactively and conveniently in the R environment.Availability: An R package, OutlierD, is available at the Bioconductor project at http://www.bioconductor.orgContact: jael@korea.ac.krSupplementary information: Supplementary Data are available at Bioinformatics online.

참고문헌 (5)

Econometrics Koenker 46 33 1978 10.2307/1913643 Regression quantiles

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Quantile Regression. Koenker 2005 10.1017/CBO9780511754098
Electrophoresis Min 28 1012 2007 10.1002/elps.200600501 Ultrahigh-pressure dual online solid phase extraction/capillary reverse-phase liquid chromatography/tandem mass spectrometry (DO-SPE/cRPLC/MS/MS): a versatile separation platform for high-throughput and highly sensitive proteomic analyses

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J. Proteome Res Peng 2 43 2003 10.1021/pr025556v Evaluation of multidimensional chromatography coupled with tandem mass spectrometry (LC/LC-MS/MS) for large-scale protein analysis: the yeast proteome

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Nat. Biotechnol Zhang 21 660 2003 10.1038/nbt827 Identification and quantification of N-linked glycoproteins using hydrazide chemistry, stable isotope labeling and mass spectrometry

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