Метод оценки параметров спектральных пиков

Автор: Новиков Лев Васильевич, Куркина В.В.

Журнал: Научное приборостроение @nauchnoe-priborostroenie

Рубрика: Математические методы и моделирование в приборостроении

Статья в выпуске: 3 т.27, 2017 года.

Бесплатный доступ

Предлагается новый экономичный алгоритм оценки параметров сигналов в масс-спектрометрии, хроматографии и др. приложениях, представляющих собой последовательность пиков на фоне шумов. Развивается традиционный подход обнаружения вершины пиков по пересечению первой производной нулевой линии. С целью повышения надежности обнаружения начала, конца, вершины и седловины между пиками, предлагается сравнивать величины производных в трех точках скользящего окна данных.

Обработка сигналов, аналитические спектры, оценка параметров, идентификация пиков

Короткий адрес: https://sciup.org/14265093

IDR: 14265093   |   DOI: 10.18358/np-27-3-i99106

Список литературы Метод оценки параметров спектральных пиков

  • Ewing B., Green Ph. Base-calling of automated sequencer traces using Phred. II. Error probabilities//Genome Res. 1998. Vol. 8, no. 3. P. 186-194 DOI: 10.1101/gr.8.3.186
  • Cook D.W., Rutan S.C. Chemometrics for the analysis of chromatographic data in metabolomics investigations//J. Chemometrics. 2014. Vol. 28, no. 9. P. 681-687.
  • Smith C.A., Want E.J., O’Maille G., Abagyan R., Siuzdak G. XCMS: processing mass spectrometry data for metabolite profiling using nonlinear peak alignment, matching, and identification//Anal. Chem. 2006. Vol. 78, no. 3. P.779-787 DOI: 10.1021/ac051437y
  • Wei X., Shi X., Kim S., Zhang L., Patrick J.S., Binkley J., McClain C., Zhang X. Data preprocessing method for liquid chromatography-mass spectrometry based metabolomics//Anal. Chem. 2012. Vol. 84, no. 18. P. 7963-7971 DOI: 10.1021/ac3016856
  • Lommen A. MetAlign: interface-driven, versatile metabolomics tool for hyphenated full-scan mass spectrometry data preprocessing//Anal. Chem. 2009. Vol. 81, no. 8. P. 3079-3086 DOI: 10.1021/ac900036d
  • Katajamaa M, Oresic M. Processing methods for differential analysis of LC/MS profile data//BMC Bioinformatics. 2005. Vol. 6. P. 179-190 DOI: 10.1186/1471-2105-6-179
  • Vivό-Truyols G., Torres-Lapasiό J.R., van Nederkassel A.M., Heyden Y.V., Massart D.L. Automatic program for peak detection and deconvolution of multi-overlapped chromatographic signals. Part I: Peak detection//Journal of Chromatography A. 2005. Vol. 1096, no. 1-2. P. 133-145 DOI: 10.1016/j.chroma.2005.03.092
  • Fredriksson M.J., Petersson P., Axelsson B.-O., Bylund D. An automatic peak finding method for LC-MS data using Gaussian second derivative filtering//J. Sep. Sci. 2009. Vol. 32, no. 22. P. 3906-3918 DOI: 10.1002/jssc.200900395
  • Gregoire J.M., Dale D., van Dover B. A wavelet transform algorithm for peak detection and application to powder x-ray diffraction data//Review of Scientific Instruments. 2011. Vol. 82, no. 1. 015105 DOI: 10.1063/1.3505103
  • Du P., Kibbe W.A., Lin S.M. Improved peak detection in mass spectrum by incorporating continuous wavelet transform-based pattern matching//Bioinformatics. 2006. Vol. 22, no. 17. P. 2059-2065 DOI: 10.1093/bioinformatics/btl355
  • Slodzinski R., Hildebrand L., Vautz W. Peak detection algorithm based on second derivative properties for two dimensional ion mobility spectrometry signals//Integration of Practice-Oriented Knowledge Technology: Trends and Prospectives/Madjid Fathi (Ed.). Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2013. P. 341-354.
  • O'Haver T. Interactive Signal Processing Tools. Peak Finding and Measurement. URL: http://terpconnect.umd.edu/~toh/spectrum/SignalProcessingTools.html.
Еще
Статья научная