G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 19/00 (2006.01) G01N 33/68 (2006.01) G06N 3/08 (2006.01)
Patent
CA 2505006
A method for predicting the elution time of a peptide in chromatographic and electrophoretic separations by first providing a data set of known elution times of known peptides, then creating a plurality of vectors, each vector having a plurality of dimensions, and each dimension representing the elution time of amino acids present in each of these known peptides from the data set. The elution time of any protein is then be predicted by first creating a vector by assigning dimensional values for the elution time of amino acids of at least one hypothetical peptide and then calculating a predicted elution time for the vector by performing a multivariate regression of the dimensional values of the hypothetical peptide using the dimensional values of the known peptides. Preferably, the multivariate regression is accomplished by the use of an artificial neural network and the elution times are first normalized using a transfer function.
L'invention concerne une méthode de prédiction du temps d'élution d'un peptide dans des séparations chromatographiques et électrophorétiques consistant tout d'abord à utiliser un ensemble de données de temps d'élution connus de peptides connus, à créer ensuite une pluralité de vecteurs, chaque vecteur présentant une pluralité de dimensions et chaque dimension représentant le temps d'élution d'acides aminés présents dans chacun desdits peptides connus de l'ensemble de données. Le temps d'élution de n'importe quelle protéine est ensuite prédit en créant tout d'abord un vecteur par affectation de valeurs dimensionnelles pour le temps d'élution d'acides aminés d'au moins un peptide hypothétique, puis en calculant un temps d'élution prédit pour le vecteur par mise en oeuvre d'une régression multivariée des valeurs dimensionnelles du peptide hypothétique à l'aide des valeurs dimensionnelles des peptides connus. De préférence, la régression multivariée est effectuée à l'aide d'un réseau neuronal artificiel et les temps d'élution sont tout d'abord normalisés à l'aide d'une fonction de transfert.
Anderson Gordon A.
Auberry Kenneth J.
Kangas Lars J.
Smith Richard D.
Battelle Memorial Institute
Fetherstonhaugh & Co.
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1466863