Metodología de pre-procesamiento de datos adquiridos por MALDI-MSI en muestras de tejidos

<span style="font-family: Verdana; font-size: small;">En la última década, la Imagenología por Espectrometría de Masas MALDI (MALDI-MSI) ha demostrado su potencial en el campo de la proteómica. Debido a la alta dimensionalidad de los conjuntos de datos obtenidos en los experimentos d...

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Main Authors: Guillermo Estrada Domech, José A. Gómez Pérez, Adrián A. Hernández Méndez
Format: Article
Language:English
Published: ECIMED 2014-07-01
Series:Revista Cubana de Informática Médica
Online Access:http://www.revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/view/34
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spelling doaj-970274f7e8be415b9836eddb0e80c0dc2021-04-05T22:15:44ZengECIMEDRevista Cubana de Informática Médica1684-18592014-07-016118Metodología de pre-procesamiento de datos adquiridos por MALDI-MSI en muestras de tejidosGuillermo Estrada Domech0José A. Gómez Pérez1Adrián A. Hernández Méndez2Instituto Superior Politécnico "José A. Echeverría" (ISPJAE)Centro de Inmunología Molecular (CIM)Instituto Superior Politécnico "José A. Echeverría" (ISPJAE)<span style="font-family: Verdana; font-size: small;">En la última década, la Imagenología por Espectrometría de Masas MALDI (MALDI-MSI) ha demostrado su potencial en el campo de la proteómica. Debido a la alta dimensionalidad de los conjuntos de datos obtenidos en los experimentos de MADI-MSI y las variabilidades inherentes al proceso de adquisición, presentes en los mismos, se hace necesario llevar a cabo una etapa de pre-procesamiento, que reduzca estas distorsiones. La presente investigación propone una metodología de procesamiento de datos de MALDI-MSI sustentada en un conjunto de aplicaciones desarrolladas en MatLab, la Biblioteca Qt4, así como la herramienta de visualización DataCube Explorer. Entre los resultados se pueden destacar la obtención de cambios en las intensidades de los píxeles de las imágenes reconstruidas después de la introducción de ruido, así como el incremento de la Relación Señal-Ruido después de someter los espectros a los métodos de filtrado de Kaiser, Savitzky-Golay y Promedio deslizante, destacándose Kaiser sobre los demás, lo que puede traducirse como una disminución de los niveles de distorsión en los espectros de cada pixel. Se realizó la reconstrucción satisfactoria de la imagen patrón y su visualización con la herramienta DataCube Explorer. </span>http://www.revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/view/34
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