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

J 2014

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

KNÍŽEK, Jiří; Pavel BOUCHAL; Bořivoj VOJTĚŠEK; Rudolf NENUTIL; Ladislav BERÁNEK et al.

Základní údaje

Originální název

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

Autoři

KNÍŽEK, Jiří; Pavel BOUCHAL; Bořivoj VOJTĚŠEK; Rudolf NENUTIL; Ladislav BERÁNEK; Martin KUBA a Pavel TOMŠÍK

Vydání

International Journal of Imaging and Robotics, 2014, 2231-525X

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

10101 Pure mathematics

Stát vydavatele

Indie

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

URL

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14310/14:00073463

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

Klíčová slova anglicky

Markers; molecular biology; mass spectra; gnostics; supercomputer.

Štítky

AKR, rivok

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

Změněno: 27. 1. 2014 12:40, doc. Mgr. Pavel Bouchal, Ph.D.

Anotace

V originále

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.

Návaznosti

GAP304/10/0868, projekt VaV

Název: Studium molekulárních mechanismů časného metastazování do lymfatických uzlin u karcinomu prsu nízkého stupně malignity pomocí proteomických technik

Investor: Grantová agentura ČR, Studium molekulárních mechanismů časného metastazování do lymfatických uzlin u karcinomu prsu nízkého stupně malignity pomocí proteomických technik

Citovat

KNÍŽEK, Jiří; Pavel BOUCHAL; Bořivoj VOJTĚŠEK; Rudolf NENUTIL; Ladislav BERÁNEK; Martin KUBA a Pavel TOMŠÍK. Regression Algorithm for Identification of Biomarker Areas in SELDI-TOF Mass Spectra. International Journal of Imaging and Robotics. 2014, roč. 13, č. 2, s. 40-57. ISSN 2231-525X.

@article{1160440,
   author = {Knížek, Jiří and Bouchal, Pavel and Vojtěšek, Bořivoj and Nenutil, Rudolf and Beránek, Ladislav and Kuba, Martin and Tomšík, Pavel},
   article_number = {2},
   keywords = {Markers; molecular biology; mass spectra; gnostics; supercomputer.},
   language = {eng},
   issn = {2231-525X},
   journal = {International Journal of Imaging and Robotics},
   title = {Regression Algorithm for Identification of Biomarker Areas in SELDI-TOF Mass Spectra},
   url = {http://www.ceserp.com/cp-jour/index.php?journal=iji&page=article&op=view&path%5B%5D=2344},
   volume = {13},
   year = {2014}
}

TY  - JOUR
ID  - 1160440
AU  - Knížek, Jiří - Bouchal, Pavel - Vojtěšek, Bořivoj - Nenutil, Rudolf - Beránek, Ladislav - Kuba, Martin - Tomšík, Pavel
PY  - 2014
TI  - Regression Algorithm for Identification of Biomarker Areas in SELDI-TOF Mass Spectra
JF  - International Journal of Imaging and Robotics
VL  - 13
IS  - 2
SP  - 40-57
EP  - 40-57
SN  - 2231525X
KW  - Markers
KW  - molecular biology
KW  - mass spectra
KW  - gnostics
KW  - supercomputer.
UR  - http://www.ceserp.com/cp-jour/index.php?journal=iji&page=article&op=view&path%5B%5D=2344
L2  - http://www.ceserp.com/cp-jour/index.php?journal=iji&page=article&op=view&path%5B%5D=2344
N2  - 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.
ER  -

KNÍŽEK, Jiří; Pavel BOUCHAL; Bořivoj VOJTĚŠEK; Rudolf NENUTIL; Ladislav BERÁNEK; Martin KUBA a Pavel TOMŠÍK. Regression Algorithm for Identification of Biomarker Areas in SELDI-TOF Mass Spectra. \textit{International Journal of Imaging and Robotics}. 2014, roč.~13, č.~2, s.~40-57. ISSN~2231-525X.

Přehled o publikaci