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J-GLOBAL ID：202002273274262124   整理番号：20A0493890

機械学習法を用いた質量分析に基づくマイコバクテリア種同定のための負マーカーの利用【JST・京大機械翻訳】

Utilizing Negative Markers for Identifying Mycobacteria Species based on Mass Spectrometry with Machine Learning Methods

著者 (7件)： Lee Jongseo (School of Integrated Technology, Yonsei University,Incheon,Korea) ,  Rho Kyoohyoung (NosQuest,Gyeonggi-do,Korea) ,  Park Kyu H. (ASTA Inc.,Gyeonggi-do,Korea) ,  Kim Jae-Seok (College of Medicine, Hallym University,Seoul,Korea) ,  Shin Sue (Seoul National University,Department of Laboratory Medicine,Seoul,Korea) ,  Kim Taek Soo (Seoul National University,Department of Laboratory Medicine,Seoul,Korea) ,  Kim Songkuk (School of Integrated Technology, Yonsei University,Incheon,Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： BIBM  ページ： 1331-1337  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： マトリックス支援レーザ脱離/イオン化飛行時間(MALDI-TOF)質量分析(MS)は,微生物の質量スペクトルに代表される蛋白質質量プロファイルに基づく微生物の迅速同定のための有用なツールである。典型的に,特定の微生物に特異的なマーカーはMALDI-TOF MSにより得られた質量情報から抽出され,機械学習技術がマーカーに適用される。マイコバクテリアの同定は,異なる病原体が異なる抗生物質で処理されなければならないが,異なるマイコバクテリアのスペクトルパターンが類似しているので,依然として困難であるということにおいて,高い臨床的重要性がある。本論文では,異なるマイコバクテリアのスペクトルパターン間の識別を強化するために,正と負のマーカーの両方を用いる新しいアプローチを提案した。著者らは,提案した方法をMycobacterium abscessusおよびMycobacterium fortuitumグループの種を分類するために適用した。実験結果は,種々の分類器技術と組み合わせたとき,著者らの方法がマイコバクテリア同定の精度を著しく向上させることを実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 微生物 ,  抗生物質 ,  イオン化 ,  タンパク質 ,  質量スペクトル ,  脱着 ,  スペクトル ,  MALDI-TOF MS ,  *機械学習 ,  *Mycobacterium ,  レーザ ,  *質量分析 ,  病原体
準シソーラス用語： Mycobacterium fortuitum ,  Mycobacterium abscessus , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 機械学習 ,  質量分析 ,  マイコバクテリア ,  種同定 ,  マーカー