原文服务方: 安徽工业大学学报(自然科学版)       
摘要:
作为一种快速实现质谱分子匹配的方法,基于随机映射的质谱库搜索方法选取前几个匹配相似度最高的候选分子组成结果集,但由于缺乏准确的阈值设定依据,该方法容易丢失部分正确结果,致使识别率降低.针对该问题,采用统计学方法对随机映射质谱库搜索方法的结果集进行分析,发现:在匹配成功分子中,有96.60%的匹配相似度大于0.85;在非最高相似度匹配成功的分子中,有97.19%其所对应的相似度与最高相似度的差值不大于0.07.基于此,改进现有的基于随机映射质谱库搜索方法,提出一种更为精准的动态截取结果集提取法.实验结果表明:提出的方法可将现有方法的识别率提高1.89%,平均匹配准确率达98.60%,从而使分子的定性识别更为准确;算法的稳健性进一步提高.
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关键词云
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文献信息
篇名 基于随机映射的气相色谱-质谱库搜索结果集提取
来源期刊 安徽工业大学学报(自然科学版) 学科
关键词 气相色谱-质谱 随机映射 相似性度量 结果集
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 计算机与信息
研究方向 页码范围 373-378
页数 6页 分类号 Q81
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7872.2017.04.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈鹏 安徽大学物质科学与信息技术研究院 21 39 3.0 5.0
2 章军 安徽大学电气工程与自动化学院 10 2 1.0 1.0
3 蒋丽红 同济大学电子与信息工程学院 1 0 0.0 0.0
4 周念 同济大学电子与信息工程学院 1 0 0.0 0.0
5 彭莉莉 同济大学电子与信息工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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气相色谱-质谱
随机映射
相似性度量
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研究去脉
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期刊影响力
安徽工业大学学报(自然科学版)
季刊
1671-7872
34-1254/N
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
2161
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总被引数(次)
11633
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