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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨伟玮 汪曣[1] 孙传强[1] YANG Weiwei, WANG Yan, SUN Chuanqiang(College of Precision Instrument and Optoelectronics Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, Chin)
机构地区:[1]天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津300072
出 处:《中国微生态学杂志》2018年第3期368-372,F0003,共6页Chinese Journal of Microecology
基 金:国家高技术研究发展计划资助项目863计划(2014AA020901);天津市科委技术创新引导专项(15YFYSSY00020)
摘 要:基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)因其具有快速、准确、高通量等特点在食品微生物检测和临床微生物鉴定领域有广泛的应用。对MALDI-TOF MS数据的预处理和分析是微生物鉴定的关键步骤,通过对数据的处理可以从大量的数据中提取微生物的特征肽或者蛋白信息,并通过有监督和无监督学习方法对这些特征信息进行分类和聚类,从而实现对微生物的鉴定、分型和同源性分析。本文就MALDI-TOF MS鉴定微生物中所应用的数理统计分析方法和数据分析软件进行综述。Matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) with the features of rapidness, accuracy and high throughput has been widely used in the microbiological de- tection of food and clinical microbiological identification. The preprocessing and analysis of data before MALDI TOF MS is a key step in microbial identification. By processing the data, characteristic peptide or protein information of microorganisms can be extracted from a large amount of data, then supervised and un- supervised learning methods can be used for the classification and clustering of these characteristics informa- tion, in order to achieve the identification, typing and homology analysis of microorganisms. In this review, the mathematical and statistical analysis methods used in MALDI-TOF MS identification of microorganisms are introduced.
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