For example, using Eq. (3), protein

For example, using Eq. (3), protein identification with a probability of 10−10, that it is a misidentification will have a MOWSE score of 100. The probability is calculated based on the number of peptide matches identified for a particular protein match, compared to the sequence database using an algorithm detailed by Pappin et al. (1993). To determine whether a particular MOWSE score is significant, a cut-off value is defined based on the assumption that a random event is acceptable if it occurs less than 5% of the time. To calculate the cut-off MOWSE score, the probability of a random event needs to be calculated across the whole of the protein database that is searched for matches. At the time the LC–MS/MS results were submitted the NCBI protein reference database contained 11,961,441 sequences. A 5% probability of a random identification is equivalent to 1 in 20 mismatches, so the MOWSE cut-off score will be

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เช่น ใช้ Eq. (3), โปรตีนรหัสความน่าเป็นของ 10−10 ว่า มันเป็นการยืนยันได้ 100 คะแนน MOWSE น่าจะมีคำนวณตามหมายเลขที่ระบุสำหรับการแข่งขันโดยเฉพาะอย่างยิ่งโปรตีน เมื่อเทียบกับฐานข้อมูลลำดับใช้อัลกอริทึมโดย Pappin et al. (1993) มีรายละเอียดตรงเปปไทด์ การตรวจสอบ ว่าคะแนน MOWSE เฉพาะสำคัญ มีกำหนดค่าตัดตามสันนิษฐานว่าเหตุการณ์สุ่มยอมรับได้หากมันเกิดขึ้นน้อยกว่า 5% ของเวลา การคำนวณคะแนนตัด MOWSE ความน่าเป็นของเหตุการณ์สุ่มต้องคำนวณทั้งหมดของฐานข้อมูลของโปรตีนที่ค้นหาตรงกันข้าม เวลา ผล LC – MS/MS ได้ส่งฐานข้อมูล NCBI โปรตีนอ้างอิงอยู่ลำดับ 11,961,441 การระบุแบบสุ่มน่า 5% จะเท่ากับ 1 ใน 20 ไม่ตรงกัน ดังนั้น MOWSE ตัดคะแนนจะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่างเช่นการใช้สมการ (3) บัตรประจำตัวที่มีโปรตีน 10-10 น่าจะเป็นของที่ว่ามันเป็นวินิจฉัยจะมีคะแนน MOWSE 100 น่าจะคำนวณจากจำนวนของการแข่งขันเปปไทด์ที่ระบุไว้สำหรับการแข่งขันโปรตีนโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทียบกับฐานข้อมูลลำดับ โดยใช้อัลกอริทึมรายละเอียดโดย Pappin et al, (1993) เพื่อตรวจสอบว่าคะแนน MOWSE โดยเฉพาะอย่างยิ่งมีความสำคัญค่าตัดถูกกำหนดให้อยู่บนสมมติฐานที่ว่าเหตุการณ์สุ่มเป็นที่ยอมรับถ้ามันเกิดขึ้นน้อยกว่า 5% ของเวลา การคำนวณคะแนน MOWSE ตัดน่าจะเป็นของเหตุการณ์สุ่มจะต้องมีการคำนวณทั่วทั้งฐานข้อมูลโปรตีนที่มีการสืบค้นสำหรับการแข่งขัน ในขณะที่ผล LC-MS / MS ถูกส่งฐานข้อมูล NCBI อ้างอิงโปรตีนที่มีอยู่ 11,961,441 ลำดับ ความน่าจะเป็น 5% ของบัตรประจำตัวแบบสุ่มเทียบเท่ากับ 1 ใน 20 ที่ไม่ตรงกันดังนั้น MOWSE คะแนนตัดจะเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างการใช้อีคิว ( 3 ) โปรตีนกับความน่าจะเป็นของ 10 − 10 , ว่ามันเป็น misidentification จะมี mowse คะแนนจาก 100 ความน่าจะเป็นที่คำนวณจากจำนวนแมตช์การแข่งขันโปรตีนเปปไทด์ระบุสำหรับเฉพาะเมื่อเทียบกับฐานข้อมูลลำดับโดยใช้อัลกอริทึมรายละเอียดโดย pappin et al . ( 1993 ) เพื่อตรวจสอบว่าคะแนน mowse โดยเฉพาะเป็นสำคัญ ตัดค่ากำหนดตามสมมติฐานว่าเหตุการณ์สุ่มจะยอมรับได้หากมันเกิดขึ้นน้อยกว่า 5% ของเวลา เพื่อคำนวณค่าตัด mowse คะแนนความน่าจะเป็นของเหตุการณ์สุ่มจะต้องคำนวณผ่านทั้งหมดของโปรตีนฐานข้อมูลที่ค้นหาตรงกับ เวลา LC MS / MS ) ผลลัพธ์ที่ได้ยื่น ncbi โปรตีนอ้างอิงฐานข้อมูลที่มีอยู่ 11961441 ลำดับ 5 % ความน่าจะเป็นของการสุ่มจะเท่ากับ 1 ใน 20 ความไม่ ดังนั้นจะ mowse คะแนนจุดตัด