Normalized spectral abundance factor

18:30 Feb 4, 2019 

Наталья, я в курсе, что это "неправильные" спектры - про NSAF читал более развернутое описание этого метода. Но нормирование применяется не только к спектрам, а в любых ситуациях, где требуется проводить количественное сравнение данных, т.е. это приведение к некому базису, в котором можно измерять некоторое свойство объектов. Нормализация - приведение к нормальному виду, посмотрите что такое нормализация чисел или данных в машинном счете.

16:38 Feb 4, 2019 

Александр, но нормирование спектров к данному конкретному вопросу не имеет отношения.

12:57 Feb 4, 2019 

Наталья, если Вы используете маску поиска "нормированный спектр" (с кавычками), то никакой "нормированный рабочий день" в поиск включен не будет, но десятикратная разница в результатах поиска сохранится.

12:56 Feb 4, 2019 

Спасибо за обсуждение.
В математике термин определен достаточно четко, насколько я понимаю. В биологии/химии постольку-поскольку.
Возможно сыграло не последнюю роль и заимствование normalization из английского.
О распространенности: уже несколько раз сталкивался с тем, что в разных "научных школах" могут употребляться разные названия для одних и тех же понятий и разные определения для одних и тех же терминов.
Самая любимая тема обсуждения - популяция у генетиков и медиков )

12:45 Feb 4, 2019 

Термин \"нормированный\" более распространен (примерно на порядок) за счет большого числа областей применения, не имеющих никакого отношения к нашей тематике (например, нормированный рабочий день итд итп), как производное от глагола нормировать — устанавливать законные пределы чего-л., вводить в норму.

12:36 Feb 4, 2019 

Игорь, термины "нормирование" и "нормализация" различны даже на интуитивном уровне. Нормализация - приведение ч-л в состояние нормы. Нормирование - введение правила (базиса, метрики) позволяющего количественное сравнение объектов. Пример с алгеброй именно об этом - введение нормы вектора - правило, сопоставляющее каждому вектору некое число, что задает метрику данного векторного пространства, т.е. возможность определять и, соответственно, сравнивать длины векторов. Предполагаю, что понятие нормирования разных объектов (спектров, сигналов и т.д.) произошло именно из понятий алгебры о норме вектора и метрических пространствах. Почему химики в данном справочнике использовали термин "нормализация" по отношению к спектрам - возможно потому что химики, а не спектроскописты. Не припомню, чтобы кто-то из знакомых (не только спектроскопистов) говорил "нормализованный". Уже писал, что оба термина встречаются в литературе, но термин "нормированный" более распространен (примерно на порядок). Есть какие-то области, где "нормализованный" используется чаще или также часто как и "нормированный".

08:45 Feb 4, 2019 

Александр, как тогда правильно называть описанную ниже процедуру, которая не имеет отношения к преобразованию векторных величин в скалярные:
При идентификации неизвестного соединения прежде всего пытаются визуально сопоставить его спектр со спектром известного соединения. При детальном измерении и нормализации спектра неизвестного соединения (заключающейся в том, что каждый пик умножается на постоянный множитель, выбранный таким образом, чтобы интенсивность одного из пиков была бы приведена к стандартной величине) можно всегда решить, совпадает ли исследуемый спектр со спектром известного соединения.
http://www.chem21.info/page/09112009210814010323806224524311...

11:48 Feb 2, 2019 

Понятие нормы и нормирования пришло из алгебры, причем задолго до появления спектроскопии и тем более МС. Суть нормирования - приведение векторных величин к скалярному виду (норме, модулю), чтобы их можно было сравнивать. Есть давно устоявшиеся термины "нормирование вектора (пространства)". Нормирование (безотносительно конкретной величины) - суть приведение разношерстных объектов к одному базису, позволяющему их сравнение.

23:40 Feb 1, 2019 

Смысл заключается в следующем: большие белки вносят больший вклад в количество пептидов/спектров, чем более мелкие, и это нужно как-то учесть. Вот и придумали normalized spectral abundance factor (NSAF), чтобы принять во внимание влияние длины белка на spectral count.

А здесь вообще только пол-первого :-)

23:37 Feb 1, 2019 

Доброй ночи, у нас только пол-второго

23:32 Feb 1, 2019 

Во-первых, речь идет о смеси белков. Во-вторых, каков смысл нормирования числа всех фрагментов на длину белка? В-третьих, у нас почти 3 часа утра, я спать пошел.

23:25 Feb 1, 2019 

цитирую повторно контекст из вопроса:
This value is then normalized by dividing by the sum of all SpC/L for all proteins identified in a complex mixture.

Да, и речь не о площади под спектром и не об интенсивности пиков... Я тут это уже пятые сутки обсуждаю ))
С подтверждающими цитатами с обеих сторон

23:24 Feb 1, 2019 

Какого "частного" белка? Имеется в виду не какой-то там белок, а белок, который определяется. Длина белка имеет значение, т.к. на ее основании определяется число возможных фрагментов (т.е. пептидов).

23:22 Feb 1, 2019 

А причем тогда длина частного белка?

23:20 Feb 1, 2019 

Э-э, нет уж! Вот как раз spectral counts - это вовсе НЕ спектральная интенсивность! Спектральная интенсивность - это abundance. А spectral counts - это число идентифицированных по базам данных пептидных спектров.

23:15 Feb 1, 2019 

Кхм, ну, зачем огород городить? Русским по-белому написано:"A NSAF value for a given protein is calculated by dividing the spectral counts (SpC) for a protein by its length (L)". Spectral counts - спектральная интенсивность, к-ая нормируется на длину данного пептида. Т.е. в данном случае площадь под спектром приводится не к 1 , а к нек-му числу. И длина пептида называется, соответственно, нормирующий множитель (показатель), но не "нормализующий множитель". "Нормализация" есть в машинном счете, но это несколько из "иной оперы". Можно также погуглить "нормированный спектр" и увидеть, что таких результатов на порядок больше, чем для "нормализованный спектр". Я не настаиваю, вопрос не столь уж и принципиален.
Кстати, мне тоже не 20 лет, а жаль.

21:45 Feb 1, 2019 

Предполагаю, что здесь выполнялась нормализация данных, а не нормирование спектра: абсолютные данные для конкретного белка нормализовали относительно данных для всех белков, выражая в виде доли от 1.
Можно меня поправлять, если я что-то не так сформулировал )

Нормализация. Нормализация позволяет преобразовать диапазон изменения значений числового признака в другой диапазон, более удобный для применения к данным тех или иных аналитических алгоритмов, а также согласовать диапазоны изменений различных признаков. Часто используется приведение к единице, когда весь имеющийся диапазон данных «сжимается» в интервал [0; 1] или [1; 1]. Особенно важно произвести правильную нормализацию данных в алгоритмах Data Mining, которые основаны на измерении расстояния между векторами объектов в многомерном пространстве признаков (например, в кластеризации).

20:40 Feb 1, 2019 

По всей видимости, это очередное веяние современности. В "мое время" такую обработку данных называли нормализацией. Если теперь это применяют к молоку - что ж, значит времена переменились.

20:32 Feb 1, 2019 

нормализуют молоко, спектры нормируют

15:41 Jan 28, 2019 

Спасибо, Александр!

08:34 Jan 28, 2019 

Вот было обсуждение похожего вопроса
https://www.proz.com/kudoz/english-to-russian/medical-genera...
т.е. нормированный (спектры нормируют) показатель спектральной интенсивности (белка) или что-то в этом роде.