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J-GLOBAL ID：201802269642282102   整理番号：18A1528829

ランダムマッピングに基づくガスクロマトグラフィー-質量分析ベース検索結果集合抽出【JST・京大機械翻訳】

Extraction of Result Set for Gas Chromatography-Mass Spectrometry Database Search Based on Random Mapping

著者 (5件)： Jiang Lihong (同済大学電子与信息工程学院,上海,201804) ,  Zhou Nian (同済大学電子与信息工程学院,上海,201804) ,  Peng Lili (同済大学電子与信息工程学院,上海,201804) ,  Chen Peng (安徽大学 物質科学与信息技術研究院,合肥,230601) ,  Zhang Jun (安徽大学 電气工程与自動化学院,合肥,230601)
資料名： Anhui Gongye Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Anhui Gongye Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 34  号： 4  ページ： 373-378  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3560A  ISSN： 1671-7872  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スペクトル分子マッチングを高速に実現する方法として、ランダムマッピングの質量スペクトルデータベース検索方法に基づき、上位のマッチング類似度の最も高い候補分子の構成結果集合を選択したが、正確な閾値を設定するための根拠が欠けている。この方法は,部分の正しい結果を失い,認識率を減少させる。この問題に照準を定め,統計的方法を用いてランダムマッピングデータベース検索法の結果を分析した。マッチング成功分子において、96.60%のマッチング類似度は0.85より大きい。非最高類似性マッチングの成功する分子の中で、97.19%の対応する類似度と最高類似度の差は0.07を超えない。これに基づいて,既存のランダムマッピングベースの検索方法を改良して,より精密な動的カット結果集合抽出法を提案した。実験結果を示した。提案手法は既存の方法の識別率を1.89%向上でき、平均マッチング精度は98.60%に達し、分子の定性識別をより正確である。アルゴリズムのロバスト性はさらに改善された。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 定性分析 ,  *GC-MS分析 ,  アルゴリズム ,  類似性 ,  高速度 ,  統計的方法 ,  質量スペクトル ,  ロバスト性 ,  マッチング ,  スペクトル
準シソーラス用語： 認識率 ,  類似度 ,  データベース検索 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： gas chromatography-mass spectrometry ,  random mapping ,  similarity measures ,  candidate set

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： マッピング ,  ガスクロマトグラフィー ,  質量分析 ,  検索結果 ,  集合