Новые способы обработки хроматомасс-спектрометрических данных с применением методов машинного обучения для поиска биомаркеров и классификации растений Турова Полина Николаевна

brief description

Турова, Полина Николаевна.
Новые способы обработки хроматомасс-спектрометрических данных с применением методов машинного обучения для поиска биомаркеров и классификации растений : диссертация ... кандидата химических наук : 02.00.02 / Турова Полина Николаевна; [Место защиты: ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»]. - Москва, 2022. - 167 с. : ил.
Оглавление диссертациикандидат наук Турова Полина Николаевна
Введение
Глава 1. Применение методов машинного обучения в хроматомасс-спектрометрии (литературный обзор)
1.1. Организация (методы представления) данных
1.2. Фильтрация сигнала и сглаживание шума
1.3. Методы выравнивания размерностей данных
1.4. Методы обработки данных
1.4.1. Методы машинного обучения «без учителя»
1.4.2. Методы машинного обучения «с учителем»
Глава 2. Оборудование, материалы, техника эксперимента
2.1. Оборудование и материалы
2.2. Выполнение анализа
2.2.1. Схема эксперимента по анализу стандартных растворов и лекарственных растений
2.2.2. Схема эксперимента по анализу растений P. ginseng, G. glabra, A. precatorius и коммерческих чаев
2.2.3. Схема эксперимента по анализу образцов растений семейства Зонтичные
Глава 3. Идентификация и классификация растительных материалов на основе данных целевого ВЭЖХ-МС анализа
3.1. Определение условий детектирования биомаркеров
3.2. Идентификация по уникальным биомаркерам
3.3. Идентификация по группе характеристичных соединений
3.4. Идентификация с помощью маркеров качества
Глава 4. Разработка ВЭЖХ-МС-PARAFAC подхода для идентификации растительных экстрактов
4.1. Подготовка и анализ данных
4.2. Интерпретация результатов PARAFAC
4.3. Сравнение масс-хроматограмм характеристических фрагментных
ионов
Глава 5. Применение методов обработки ВЭЖХ-МС данных «без учителя» для поиска потенциальных хемотаксономических маркеров
5.1. Выбор условий экстракции и анализ образцов
5.2. Обработка данных ВЭЖХ-МСНР
5.3. Обработка данных ВЭЖХ-МСВР
5.4. Разложение тензора
5.5. Методы матричной факторизации
5.6. Сравнение работы алгоритмов
5.7. Идентификация биомаркеров
5.8. Применение разработанного комплекса подходов в хемотаксономических целях
Глава 6. Методы обработки ВЭЖХ-МС данных «с учителем» и их применение для поиска маркеров групп
6.1. Применение метода опорных векторов
6.2. Выделение и идентификация биомаркеров, характеристичных для каждой группы образцов
6.3. Сверточные нейронные сети
6.4. Аугментация для данных ВЭЖХ-МС
Заключение
Выводы
Список литературы
Приложение