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J-GLOBAL ID：201502212063894203   整理番号：15A0957221

ベイズ統計を用いるLC-MSにおける非標的ピーク検出のための確率モデル

Probabilistic Model for Untargeted Peak Detection in LC-MS Using Bayesian Statistics

著者 (2件)： WOLDEGEBRIEL Michael (Univ. Amsterdam, Amsterdam, NLD) ,  VIVO-TRUYOLS Gabriel (Univ. Amsterdam, Amsterdam, NLD)
資料名： Analytical Chemistry  (Analytical Chemistry)
巻： 87  号： 14  ページ： 7345-7355  発行年： 2015年07月21日 
JST資料番号： A0395A  ISSN： 0003-2700  CODEN： ANCHAM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 液体クロマトグラフィー(LC)と質量分析(MS)の組合わせは,バイオマーカー発見,法医学研究,食品衛生研究などを含む分析目的で選択される方法として急速に浮上している。本論文で,液体クロマトグラフィー(LC)と質量分析(MS)に対する,新規のベイズ確率ピーク検出アルゴリズムを導入した。異なる条件下でのこのアルゴリズムのパフォーマンスを例示するため,660~700の保持時間領域,387~393のm/z値の領域を選択した。この領域は化学ノイズ,クロマトグラフィーピーク,装置ノイズを含む。最終的確率論的結果は,クロマトグラフのどの点がクロマトグラフィーピークにより影響を受け,どの点がノイズによってのみ影響されるかの利用者の最終決定を可能にする。このアルゴリズムをLC-MSオービトラップデータで試験し,データプロセシングなしに実際のピークから化学ノイズを分別することができた。

シソーラス用語： *統計力学 ,  *LC-MS分析 ,  *確率モデル ,  イオントラップ質量分析 ,  *アルゴリズム ,  データ処理 ,  *雑音 ,  保持時間 ,  標準偏差
準シソーラス用語： *Bayes統計 ,  データプロセッシング ,  ノイズ ,  Orbitrap ,  *化学ノイズ ,  *検出アルゴリズム

分類 (2件)： 液体クロマトグラフィー  (CC04014L) ,  情報処理一般  (JE15010U)

タイトルに関連する用語 (5件)： ベイズ統計 ,  LC-MS ,  標的 ,  ピーク検出 ,  確率モデル