Using monotone spline smoothing to combine label-free and label-based accurate quantifications with DIA-MS: application to bovine muscle samples

Marie Chion (1, 2, 3) , Joanna Bons (1) , Muriel Bonnet (4) , Myriam Maumy-Bertrand (5) , Christine Carapito (1) , Frédéric Bertrand (5)

1 LSMBO - Laboratoire de Spectrométrie de Masse BioOrganique [Strasbourg]
2 IRMA - Institut de Recherche Mathématique Avancée
3 Labex_IRMIA - Institut de Recherche en Mathématiques, Interactions et Applications
4 INRAE - Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement
5 LM2S - Laboratoire Modélisation et Sûreté des Systèmes

Domaines: Statistiques [math.ST]; Statistiques [stat]; Machine Learning [stat.ML]; Méthodologie [stat.ME]; Applications [stat.AP]; Calcul [stat.CO]; Théorie [stat.TH]

Marie Chion, Joanna Bons, Muriel Bonnet, Myriam Maumy-Bertrand, Christine Carapito, et al.. Using monotone spline smoothing to combine label-free and label-based accurate quantifications with DIA-MS: application to bovine muscle samples. e-Chimiométrie 2021, Feb 2021, Virtuel, France. ⟨hal-03577327⟩