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

• 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
• 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