Quantitative Analyse von Protein-Massenspektren

geliefert werden: Auf der Diagonale der Matrix befinden sich die Eigenkorrelationen jedes Parameters.
Zieht man von diesen Werten die Wurzel, so erhält man den Standardfehler SEi je-
des Parameters Parami, d.h. SE i = Covii
. Damit kann nun das Intervall berechnet werden:
[Motulsky]
CI = Param ± TI�V ( 0.
05,
DOF)
* SE
(3.6.2.2)
i
i
i
DOF steht für die Anzahl der Freiheitsgrade und berechnet sich aus der Differenz der Anzahl
Datenpunkte minus der Anzahl zu bestimmender Parameter. Die Funktion TINV berechnet
den T-Wert der Student-Verteilung als eine Funktion der Wahrscheinlichkeit und des Freiheitsgrads.
Betrachtet man den R² Wert zusammen mit den Vertrauensintervallen der Parameter, kann
nun eine sehr gute Aussage über die Qualität des Ergebnisses gemacht werden. Der R² Wert
allein sagt zwar aus, wie gut die gefittete Kurve sich den Punkten nähert, jedoch kann man allein
daraus nicht herauslesen, ob die gefundenen Parameter die einzige richtige Lösung darstellen
oder nicht. Anhand der Vertrauensintervalle lässt sich jedoch diese Frage beantworten.
Sind nämlich die Intervalle CIi eng, so spiegelt dies einen sehr guten Fit wieder, sind sie breit,
so kann man davon ausgehen, dass man eine von vielen möglichen Lösungen gefunden hat,
d.h. je kleiner die Intervalle, desto besser sind die Parameter durch die Datenpunkte definiert.
3.6.3. Optimierung des Fittings
Bei den im Rahmen dieser Arbeit untersuchten Spektren ist häufig der Fall, dass die y-Werte –
die Intensitäten – sich über mehrere Größenordnungen erstrecken. Zum Beispiel kommt es oft
vor, dass eine Masse sich über einen Bereich von etwa 500 „Counts“ erstreckt, eine andere
über etwa 2000 „Counts“ und wieder eine andere kann sich über bis zu 20.000 „Counts“ erstrecken.
Solche Fälle entstehen beispielsweise bei der Messung reduzierter Antikörper.
Die Variation bei den Antikörpern ist i.d.R. nur auf der schweren Kette vorhanden. Die leichte
Kette hingegen ist bei allen Spezies identisch. Folglich kommt es bei den Peaks der leichten
Ketten zu sehr hohen „Counts“, da die leichten Ketten aller in der Probe befindlichen Antikörper
zusammen zur Signalstärke beitragen. Dies hat zwei negative Folgen: Die erste ist,
dass ein Fitting über einen so großen Raum mit mehr Rechenzeit verbunden ist. Folglich ist
eine befriedigende Konvergenz oft noch nicht abgeschlossen, wenn die maximale Anzahl an
Iterationen erreicht ist. Die zweite betrifft die Vergleichbarkeit verschiedener Hüllkurven.
Dies ist relevant, sofern Ergebnisse verschiedener Experimente verglichen werden sollen.
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