Regression Algorithm for Identification of Biomarker Areas in SELDI-TOF Mass Spectra

Varování

Publikace nespadá pod Ekonomicko-správní fakultu, ale pod Přírodovědeckou fakultu. Oficiální stránka publikace je na webu muni.cz.

Autoři	KNÍŽEK Jiří BOUCHAL Pavel VOJTĚŠEK Bořivoj NENUTIL Rudolf BERÁNEK Ladislav KUBA Martin TOMŠÍK Pavel
Rok publikování	2014
Druh	Článek v odborném periodiku
Časopis / Zdroj	International Journal of Imaging and Robotics
Fakulta / Pracoviště MU	Přírodovědecká fakulta
Citace
www	URL
Obor	Obecná matematika
Klíčová slova	Markers; molecular biology; mass spectra; gnostics; supercomputer.
Popis	We describe a special regression algorithm for the identification of biomarker areas in SELDI-TOF mass spectra in this paper. Tests in a set of orthogonal polynomial regressions is the basic principle of this approach. Gnostic cluster analysis is then a very effective algorithmic complement, especially, for a case of excessive behavior of a part of (bio)markers. Apart from this another a new way of TIC-normalization of data is proposed in this paper. This new regression algorithm averages results significantly more effectively than software systems used. A very considerable amount of computation was made on a supercomputer.
Související projekty:	Studium molekulárních mechanismů časného metastazování do lymfatických uzlin u karcinomu prsu nízkého stupně malignity pomocí proteomických technik