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【2h】

Generalized adaptive intelligent binning of multiway data

机译:多路数据的广义自适应智能分组

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摘要

NMR metabolic fingerprinting methods almost exclusively rely upon the use of one-dimensional (1D) 1H NMR data to gain insights into chemical differences between two or more experimental classes. While 1D 1H NMR spectroscopy is a powerful, highly informative technique that can rapidly and nondestructively report details of complex metabolite mixtures, it suffers from significant signal overlap that hinders interpretation and quantification of individual analytes. Two-dimensional (2D) NMR methods that report heteronuclear connectivities can reduce spectral overlap, but their use in metabolic fingerprinting studies is limited. We describe a generalization of Adaptive Intelligent binning that enables its use on multidimensional datasets, allowing the direct use of nD NMR spectroscopic data in bilinear factorizations such as principal component analysis (PCA) and partial least squares (PLS).
机译:NMR代谢指纹分析方法几乎完全依赖于使用一维(1D)1H NMR数据来深入了解两个或多个实验类别之间的化学差异。尽管1D 1H NMR光谱技术是一种功能强大,信息量大的技术,可以快速无损地报告复杂代谢物混合物的详细信息,但它存在明显的信号重叠,从而阻碍了单个分析物的解释和定量。报告异核连通性的二维(2D)NMR方法可以减少光谱重叠,但是在代谢指纹研究中的使用受到限制。我们描述了自适应智能装仓的一般化,使其可以在多维数据集上使用,从而可以在双线性分解中直接使用nD NMR光谱数据,例如主成分分析(PCA)和偏最小二乘(PLS)。

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