径向基函数网络用于细菌的MALDI-TOF-MS分类

被引：7

作者：

张卓勇

王丹

Peter de B.Harrington

Kent J.Voorhees

Jon Rees

机构：

[1] 东北师范大学化学学院,东北师范大学化学学院,DepartmentofChemistryandBiochemistry,OhioUniversity,Athens,Ohio-,DepartmentofChemistryandGeochemistry,ColoradoSchoolofMines,Golden,CO,DepartmentofChemistryandGeochemistry,ColoradoSchoolofMines,Golden,CO吉林长春,吉林长春

来源：

计算机与应用化学 | 2002年 / Z1期

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;

D O I：

10.16866/j.com.app.chem2002.z1.012

中图分类号：

O657.63 [质谱分析];

学科分类号：

070302 [分析化学];

摘要：

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。

引用

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页数：4

共 2 条

[1]

温度限制串联相关神经网络及其在细菌辨识中的应用 [J].