Quantitative Analyse von Protein-Massenspektren

5. Validierung
An dieser Stelle wird eine Validierung der entwickelten Methoden anhand von Monte-Carlo-
Simulationen durchgeführt.
Die Güte der Algorithmen bzw. das gesamte Verfahren kann anhand empirischer Daten nur
bedingt überprüft werden, da hier die wahren Quantitäten unbekannt sind. Ein Vergleich mit
anderen Quantifizierungsmethoden gibt zwar Aufschluss darüber, ob man sich im richtigen
Bereich bewegt, jedoch kann es auch bei diesen Methoden zu Abweichungen vom tatsächlichen
Wert kommen. Deswegen müssen die Referenzmethoden kritisch betrachtet werden. Um
eine korrekte Aussage über die Güte der hier entwickelten Methoden zu treffen, werden deshalb
Simulationen durchgeführt: Synthetische Daten werden mit den entwickelten Konzepten
analysiert, um die Verfahren zu validieren.
Es werden zwei Aspekte des Programms validiert. Zum einen findet eine separate Bewertung
des letzten Teils des Arbeitsablaufs statt, nämlich des Fittings der Hüllkurve. Und zum anderen
wird die Quantifizierung, im gesamten Prozessablauf betrachtet, validiert.
5.1. Validierung des Hüllkurven-Fittings
Die Bewertung des letzten Bausteins – die Bestimmung der Hüllkurve – wird mittels der
Monte-Carlo-Simulation durchgeführt. Bei einer Monte-Carlo-Simulation werden mehrere
Szenarien eines Modells erzeugt, um anschließend einen – wie auch immer gearteten – Test
auf den generierten Szenarien durchzuführen. Die bei dem Test erhaltenen Variablen werden
in einem Histogramm aufgetragen, auf dem man sehen kann, welcher Verteilung diese folgen,
und wie groß die Streuung der Variablen ist. Dadurch kann geschätzt werden, in welchem
Rahmen sich die Qualität des Verfahrens bewegt.
Die Simulationen sollen aufzeigen, wie stabil das Konzept ist, deswegen werden die generierten
Hüllkurven mit viel Rauschen versehen. Zusätzlich werden nur wenige, schlecht verteilte
Punkte aus der Hüllkurve für das Fitting herangezogen. Sehr schwierige Voraussetzungen also,
um die richtigen Parameter zu bestimmen.
Als Referenzmodell wird die Hüllkurve einer schweren Kette eines Antikörpers verwendet
(vgl. Abb. 5.1.1 und Kap. 3.6). Ausgehend von diesem Modell werden insgesamt 500 Szenarien
erzeugt. Bei jedem Szenario werden die y-Ordinaten des Basismodells mit einem 10%igen
Gauß-Rauschen versehen. Dies soll, durch Überlappung mit z.B. Addukt-Signalen, verzerrte
Intensitäten simulieren. Im nächsten Schritt werden zufällig 20 Punkte aus der generier-
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