Lecture Computational Proteomics and Metabolomics, 8. Lesson

Kohlbacher, Oliver , 04.11.2014

Table of Contents:

00:00:00 Poisson Distribution, Binomial Approximation
00:02:45 Binomial Distributions, Poisson Distribution
00:03:55 Continuous Random Variables
00:05:13 Gaussian Distribution; Gaussian Mean and Variance
00:06:58 Standard Normal Distribution
00:07:57 Gauss Error Function
00:13:13 Mixture Models and Expectation Maximization
00:13:40 Mass Spectrometry, Applications: Problems
00:17:23 Identification Workflow: Peptide-Spectrum Matches (PSMs), PSM Score Distribution
00:20:17 Judging PSMs, Problems: p-Value
00:24:01 p-Value (Example)
00:25:01 False Discovery Rate Control
00:26:50 FDR and q-Value
00:27:46 Posterior Error Probabilities
00:28:54 Mixture Model
00:30:46 Joint Density
00:31:48 Marginal Density
00:34:02 Conditional Density
00:35:05 Expectation Maximization (EM) Algorithm
00:41:47 EM Algorithm, Issues
00:43:41 EM Algorithm, Final EM estimates
00:44:35 EM Algorithm (Example Animation)
00:45:43 Lecture Computational Proteomics and Metabolomics, Learning Units 3A and 3B: Materials and References
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