Quantitative Analyse von Protein-Massenspektren

Aufgrund der Einfachheit des Verfahrens wurde die Basislinie zunächst mit dem oben beschriebenen
Verfahren erkannt. Bei der später durchgeführten Bewertung der Methoden hat
sich aber herausgestellt, dass der Abzug der Basislinie sehr starke Auswirkungen auf die
Quantifizierung hat (vgl. Kap. 4). Ein Fehler beim Erkennen der Basislinie kann also zu falschen
Ergebnissen führen. Solche Fehler kommen bei dieser Variante bei ungünstiger Lage
der zu verbindenden Punkte vor. Für den Anwender äußert sich dies visuell am Ausschlagen
der interpolierten Basislinie in die falsche Richtung. Der Anwender kann diesen Fehler korrigieren,
indem er einen anderen Wert für M findet. Weil dieser Methode die nötige Robustheit
fehlt, wurde ein weiteres Verfahren für die Erkennung der Basislinie entwickelt.
3.3.3. Vierte Ableitung
Als Ergebnis der kubischen Spline-Interpolation erhält man eine Basislinie welche lang gezogen
über das gesamte Spektrum liegt. Die Basislinie ist also ein niederfrequentes Signal innerhalb
hochfrequenter Peaksignale. Der Ansatz mit dem kubischen Spline hat den Nachteil,
dass die Fenstergröße M abhängig vom betrachteten Spektrum angepasst werden muss um gute
Resultate zu erhalten. Im Folgenden wird ein gänzlich anderer Ansatz zur Elimination der
Basislinie vorgestellt, welches nicht den erwähnten Nachteil besitzt. Der Grundgedanke hierbei
bleibt jedoch der Gleiche: die Basislinie ist ein nieder frequentes Signal im Spektrum, d.h.
ein Polynom geringen Grades.
Es wird die vierte Ableitung des Spektrums durchgeführt. Dadurch verschwinden alle Polynome
1ten, 2ten und 3ten Grades aus dem Signal. Die nieder frequente Basislinie ist also eliminiert
und es bleiben nur die hochfrequenten Peaksignale übrig. Die Quantifizierung wird
auf den positiven Teil der vierten Ableitung des Spektrums durchgeführt.
Wie eben bereits angedeutet ist es mit Hilfe der Ableitung möglich, Polynome geringen Grades
aus einem Signal zu entfernen. Eine weitere sehr wichtige Eigenschaft der Ableitung ist,
dass die Amplitudenverhältnisse nicht verzerrt werden: Die Amplitude der n-ten Ableitung eines
Peaks ist umgekehrt proportional zur n-ten Potenz ihrer Halbwertsbreite. Folglich trennt
Ableiten nach der Peakbreite, d.h. je größer der Grad der Ableitung, desto größer die Trennung.
[Haver05]
Zur Illustration dient das folgende Beispiel (vgl. dazu Abb. 3.3.3.1). Eine Gauß-Kurve (blaue
Kurve), welche den Peak repräsentiert, ist auf einem Polynom 3ten Grades moduliert (rote
Kurve) (vgl. a). Führt man die zweite Ableitung des Gauß-Peaks und des modulierten Signals
durch (vgl. b), so sieht man, dass im modulierten Signal ein beachtlicher Anteil des Polynoms
3ten Grades bereits entfernt ist. Bei der 4. Ableitung bleibt von dem Polynom 3ten Grades
nichts mehr übrig, wie man an der perfekten Überlagerung beider Signale sehen kann (vgl. c).
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