Artificial Neural Networks for Classification in Metabolomic Studies of Whole Cells Using H-1 Nuclear Magnetic Resonance

Varování

Publikace nespadá pod Filozofickou fakultu, ale pod Přírodovědeckou fakultu. Oficiální stránka publikace je na webu muni.cz.
Autoři

BROUGHAM D F IVANOVA G. GOTTSCHALK M. COLLINS D M EUSTACE A J O CONNOR R. HAVEL Josef

Rok publikování 2011
Druh Článek v odborném periodiku
Časopis / Zdroj Journal of Biomedicine and Biotechnology
Fakulta / Pracoviště MU

Přírodovědecká fakulta

Citace
Doi http://dx.doi.org/10.1155/2011/158094
Obor Analytická chemie, separace
Klíčová slova NMR SPECTROSCOPIC DATA; HUMAN BRAIN-TUMORS; H-1-NMR SPECTROSCOPY; PATTERN-RECOGNITION; IN-VITRO; EXTRACTS; IDENTIFICATION; LINES; VIVO; RESISTANCE
Popis We report the successful classification, by artificial neural networks (ANNs), of H-1 NMR spectroscopic data recorded on whole-cell culture samples of four different lung carcinoma cell lines, which display different drug resistance patterns. The robustness of the approach was demonstrated by its ability to classify the cell line correctly in 100% of cases, despite the demonstrated presence of operator-induced sources of variation, and irrespective of which spectra are used for training and for validation. The study demonstrates the potential of ANN for lung carcinoma classification in realistic situations.
Související projekty:

Používáte starou verzi internetového prohlížeče. Doporučujeme aktualizovat Váš prohlížeč na nejnovější verzi.