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J-GLOBAL ID：202102211654290233   整理番号：21A0041682

データ融合に基づくバイオ毒素及びバイオレギュレーター迅速認識研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Fast Recognition of Biotoxins and Biological Modifiers Using Data Fusion Algorithm

著者 (5件)： Nan Dina (国民核生化災害防護国家重点実験室,北京102205) ,  Liu Weiwei (国民核生化災害防護国家重点実験室,北京102205) ,  Fu Wenxiang (国民核生化災害防護国家重点実験室,北京102205) ,  Li Baoqiang (国民核生化災害防護国家重点実験室,北京102205) ,  Kong Jinglin (国民核生化災害防護国家重点実験室,北京102205)
資料名： Fenxi Huaxue  (Fenxi Huaxue)
巻： 48  号： 10  ページ： 1343-1350  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2394A  ISSN： 0253-3820  CODEN： FHHHDT  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： アコニチン,テトロドトキシンなどのアルカロイドを含むいくつかの代表的な生物毒素,バイオレギュレーター,および一般的無毒性白色粉の26のイオン移動度スペクトルとRamanスペクトルデータベースを,種々の生物毒素とバイオレギュレーターのエレクトロスプレーイオン移動度スペクトルとRaman分光法によって確立した。ブラジキニン、P物質などの生物モジュレーター及びその異性体などの構造類似体、イモガイ毒素、α-銀シクロヘビ毒、リシンなどのポリペプチドとタンパク質毒素と食塩、小麦粉、タンパク質粉などのよく見られる無毒物である。これに基づいて,線形判別分析,二次判別分析,k近傍,ナイーブベイズモデル,分類ディシジョンツリー,Sigmoidカーネル関数サポートベクトルマシン(SVM)の6つのパターン認識アルゴリズムを使用して,単一と融合データを分類し,異なる方法の識別精度は76.0%97であった。2%の範囲内で、方法識別精度の差異原因を分析した。研究により、サポートベクトルマシンモデルによる融合識別アルゴリズムの精度は97.2%に達することが分かった。本法は,2つのバイオレギュレーターの複数の構造類似体を区別でき,不明の白色粉末の識別に用いることができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Ramanスペクトル ,  アルゴリズム ,  粉体 ,  データベース ,  変調器 ,  アルカロイド ,  ポリペプチド ,  蛇毒 ,  *毒素 ,  ブラジキニン ,  リシン ,  スペクトル ,  ディシジョンツリー ,  異性体 ,  サポートベクトルマシン

分類 (2件)： 質量分析  (CC03013N) ,  ぶどう酒  (FK04024X)

タイトルに関連する用語 (4件)： データ融合 ,  毒素 ,  レギュレーター ,  研究