一過性アデノシン放出の検出のための自動アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Borman Ryan P.; Wang Ying; Nguyen Michael D.; Ganesana Mallikarjunarao; Lee Scott T.; Venton B. Jill

文献

J-GLOBAL ID：201902265170288190 整理番号：19A0177561

一過性アデノシン放出の検出のための自動アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Automated Algorithm for Detection of Transient Adenosine Release

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資料名：
巻： 8 号： 2 ページ： 386-393 発行年： 2017年
JST資料番号： W5038A ISSN： 1948-7193 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)

自発的なアデノシン放出イベントは,数秒に過ぎない脳で発見されている。高速走査サイクリックボルタンメトリー(FSCV)データからのこれらのアデノシン事象の同定は,アデノシン放出のランダムな性質のために困難である。本研究では,イベント時間,濃度および継続時間を含むアデノシン過渡的特徴を自動的に同定し,特性化するアルゴリズムを開発した。データ解析を自動化することにより,解析時間を10から18時間に短縮することができた。アルゴリズムは,2つの酸化ピーク,それらの間の時間遅れ,およびそれらの電流対時間ピーク比に基づいてアデノシンを同定する。プログラムを検証するために,3つの独立した研究者からの4つのデータセットをアルゴリズムによって分析し,次に分析者による手動同定と比較した。アルゴリズムは10±4%偽陰性と9±3%偽陽性をもたらした。このアルゴリズムの特異性をアデノシン三リン酸(ATP),ヒスタミン,過酸化水素及びpH変化に対するキャリブレーションデータを比較することにより検証し,これらの検体はアデノシンと同定されなかった。in vivoで刺激されたヒスタミン放出もアデノシンと同定されなかった。このコードは設計においてモジュールであり,FSCVデータにおける自発的ドーパミンまたは他の神経化学的過渡現象の特徴を検出するために容易に調整できる。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

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有機化合物の電気分析 , 分析機器 , ヌクレオシド,ヌクレオチド

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