Accounting for the Multiple Natures of Missing Values in Label-Free Quantitative Proteomics Data Sets to Compare Imputation Strategies

Cosmin Lazar (1) , Laurent Gatto , Myriam Ferro (1, 2, 3, 4) , Christophe Bruley (5) , Thomas Burger (6)

1 BGE - UMR S1038 - Laboratoire de Biologie à Grande Échelle
2 EDyP - Etude de la dynamique des protéomes
3 IRIG - Institut de Recherche Interdisciplinaire de Grenoble
4 DSANTE - Département Santé
5 BIG - Institut de Biosciences et de Biotechnologies de Grenoble (ex-IRTSV)
6 Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (UMR 3192)

Domaines: Génomique, Transcriptomique et Protéomique [q-bio.GN]

Cosmin Lazar, Laurent Gatto, Myriam Ferro, Christophe Bruley, Thomas Burger. Accounting for the Multiple Natures of Missing Values in Label-Free Quantitative Proteomics Data Sets to Compare Imputation Strategies. Journal of Proteome Research, 2016, 15 (4), pp.1116-1125. ⟨10.1021/acs.jproteome.5b00981⟩. ⟨hal-02083850⟩