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J-GLOBAL ID：201702260574835083   整理番号：17A0551694

脱着エレクトロスプレイイオン化質量分析および機械学習を用いた潜在的な指紋からの個人情報

Personal Information from Latent Fingerprints Using Desorption Electrospray Ionization Mass Spectrometry and Machine Learning

著者 (2件)： ZHOU Zhenpeng (Stanford Univ., California, USA) ,  ZARE Richard N. (Stanford Univ., California, USA)
資料名： Analytical Chemistry  (Analytical Chemistry)
巻： 89  号： 2  ページ： 1369-1372  発行年： 2017年01月17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： 脱着エレクトロスプレイイオン化質量分析イメージング(DESI-MSI)および機械学習を組み合わせて,潜在的な指紋を分析した。機械学習法は,質量分析が提供する莫大な量の化学的情報を掘り進めた。さらに,勾配ブースティングツリーアンサンブル(GDBT)と呼ばれる機械学習モデルおよびタンデム質量分析の特徴選択によって,個人の間の違いである特異的な分子が正確に指摘され,正確な性別および民族性情報が指紋から与えられた。得られた結果から,機械学習と組み合わせた質量分析が,非侵襲的な方法で個人情報を決定付けるための貴重なツールである証拠が得られ,GDBT分析での指紋のDESI-MSI分析が,法廷科学における大きな進歩を提供することが示された。

シソーラス用語： *エレクトロスプレイイオン化質量分析 ,  *エレクトロスプレイイオン化 ,  *機械学習 ,  *指紋 ,  *情報 ,  タンデム質量分析 ,  性質 ,  計測 ,  ソフトウェア工学 ,  化学組成 ,  法医学
準シソーラス用語： *脱着エレクトロスプレイイオン化 ,  *個人情報 ,  性別 ,  民族性 ,  非侵襲計測 ,  脂質組成 ,  潜在指紋

分類 (2件)： 有機化合物の物理分析  (CC03034A) ,  法医学  (GA03000B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脱着 ,  エレクトロスプレイイオン化質量分析 ,  機械学習 ,  指紋 ,  個人情報