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温度限制串联相关神经网络及其在细菌辨识中的应用
被引量:
4
1
作者
张卓勇
Aaron Urbas
+2 位作者
Peter de B Harrington
kent j.voorhees
Jon Rees
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第4期570-572,共3页
蛋白质在微生物研究中可用作生物标记物, 故在生物技术中其表征工作很重要. 各种质谱技术已被用于细菌的表征[1~3]. 1994年, Cain等[4]首先报道了将色谱和基体辅助激光解离/电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)用于细菌的辨识. Holland等[5...
蛋白质在微生物研究中可用作生物标记物, 故在生物技术中其表征工作很重要. 各种质谱技术已被用于细菌的表征[1~3]. 1994年, Cain等[4]首先报道了将色谱和基体辅助激光解离/电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)用于细菌的辨识. Holland等[5]采用高质量离子MALDI-TOF-MS对细菌全细胞进行辨识. 最近, Lay[6]对该技术的细菌辨识做了综述. MALDI-TOF-MS是目前对细菌全细胞分析的最佳手段.
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关键词
细菌
MALDI
飞行时间质谱
TCCCN
人工神经网络
辨识
温度限制串联相关神经网络
下载PDF
职称材料
径向基函数网络用于细菌的MALDI-TOF-MS分类
被引量:
3
2
作者
张卓勇
王丹
+2 位作者
Peter de B.Harrington
kent j.voorhees
Jon Rees
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第1期45-48,共4页
径向基函数(RBF)网络被用于根据基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)对细菌的分类辨识。为了加速网络训练和减少网络的复杂性,本文采用小波变换对原始质谱数据进行压缩,将原来的13828个数据点压缩至328个,且保持了原来的...
径向基函数(RBF)网络被用于根据基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)对细菌的分类辨识。为了加速网络训练和减少网络的复杂性,本文采用小波变换对原始质谱数据进行压缩,将原来的13828个数据点压缩至328个,且保持了原来的特征谱峰。本文研究了在不同培养时间(24、48和72小时)的5种细菌分类,并对RBF网络参数的影响做了详细地研究,为生物学研究提供了有用的信息。结果表明,约60%以上的细菌样本能够被正确地分类辨识。由于细菌培养的生物学影响因素复杂,因而进一步严格控制细菌的培养条件是改善细菌分类正确率的关键。
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关键词
径向基函数网络
细菌
分类
基质辅助激光解解吸/电离
飞行时间质谱
原文传递
题名
温度限制串联相关神经网络及其在细菌辨识中的应用
被引量:
4
1
作者
张卓勇
Aaron Urbas
Peter de B Harrington
kent j.voorhees
Jon Rees
机构
首都师范大学化学系
俄亥俄大学化学系
科罗拉多矿学院地球化学系
出处
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第4期570-572,共3页
基金
教育部中青年骨干教师基金资助.
文摘
蛋白质在微生物研究中可用作生物标记物, 故在生物技术中其表征工作很重要. 各种质谱技术已被用于细菌的表征[1~3]. 1994年, Cain等[4]首先报道了将色谱和基体辅助激光解离/电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)用于细菌的辨识. Holland等[5]采用高质量离子MALDI-TOF-MS对细菌全细胞进行辨识. 最近, Lay[6]对该技术的细菌辨识做了综述. MALDI-TOF-MS是目前对细菌全细胞分析的最佳手段.
关键词
细菌
MALDI
飞行时间质谱
TCCCN
人工神经网络
辨识
温度限制串联相关神经网络
Keywords
Bacteria
MALDI
Time-of-flight mass spectrometry
TCCCN
Artificial neural network
分类号
Q939.1 [生物学—微生物学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
径向基函数网络用于细菌的MALDI-TOF-MS分类
被引量:
3
2
作者
张卓勇
王丹
Peter de B.Harrington
kent j.voorhees
Jon Rees
机构
东北师范大学化学学院
Department of Chemistry and Biochemistry
Department ofChemistry and Geochemistry
出处
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第1期45-48,共4页
基金
教育部中青年骨干教师基金
文摘
径向基函数(RBF)网络被用于根据基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)对细菌的分类辨识。为了加速网络训练和减少网络的复杂性,本文采用小波变换对原始质谱数据进行压缩,将原来的13828个数据点压缩至328个,且保持了原来的特征谱峰。本文研究了在不同培养时间(24、48和72小时)的5种细菌分类,并对RBF网络参数的影响做了详细地研究,为生物学研究提供了有用的信息。结果表明,约60%以上的细菌样本能够被正确地分类辨识。由于细菌培养的生物学影响因素复杂,因而进一步严格控制细菌的培养条件是改善细菌分类正确率的关键。
关键词
径向基函数网络
细菌
分类
基质辅助激光解解吸/电离
飞行时间质谱
Keywords
radial basis function network
bacterium
classification
matrix-assisted laser desorption/ionization
time-of-flight mass spectrometry
分类号
Q939.1 [生物学—微生物学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
温度限制串联相关神经网络及其在细菌辨识中的应用
张卓勇
Aaron Urbas
Peter de B Harrington
kent j.voorhees
Jon Rees
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
4
下载PDF
职称材料
2
径向基函数网络用于细菌的MALDI-TOF-MS分类
张卓勇
王丹
Peter de B.Harrington
kent j.voorhees
Jon Rees
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2002
3
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