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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Veselkov, Kirill [VerfasserIn]   i
 Sleeman, Jonathan P. [VerfasserIn]   i
Titel:BASIS
Titelzusatz:High-performance bioinformatics platform for processing of large-scale mass spectrometry imaging data in chemically augmented histology
Verf.angabe:Kirill Veselkov, Jonathan Sleeman, Emmanuelle Claude, Johannes P. C. Vissers, Dieter Galea, Anna Mroz, Ivan Laponogov, Mark Towers, Robert Tonge, Reza Mirnezami, Zoltan Takats, Jeremy K. Nicholson and James I. Langridge
E-Jahr:2018
Jahr:06 March 2018
Umfang:11 S.
Fussnoten:Gesehen am 22.07.2020
Titel Quelle:Enthalten in: Scientific reports
Ort Quelle:[London] : Springer Nature, 2011
Jahr Quelle:2018
Band/Heft Quelle:8(2018) Artikel-Nummer 4053, 11 Seiten
ISSN Quelle:2045-2322
Abstract:Mass Spectrometry Imaging (MSI) holds significant promise in augmenting digital histopathologic analysis by generating highly robust big data about the metabolic, lipidomic and proteomic molecular content of the samples. In the process, a vast quantity of unrefined data, that can amount to several hundred gigabytes per tissue section, is produced. Managing, analysing and interpreting this data is a significant challenge and represents a major barrier to the translational application of MSI. Existing data analysis solutions for MSI rely on a set of heterogeneous bioinformatics packages that are not scalable for the reproducible processing of large-scale (hundreds to thousands) biological sample sets. Here, we present a computational platform (pyBASIS) capable of optimized and scalable processing of MSI data for improved information recovery and comparative analysis across tissue specimens using machine learning and related pattern recognition approaches. The proposed solution also provides a means of seamlessly integrating experimental laboratory data with downstream bioinformatics interpretation/analyses, resulting in a truly integrated system for translational MSI.
DOI:doi:10.1038/s41598-018-22499-z
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1038/s41598-018-22499-z
 Volltext: https://www.nature.com/articles/s41598-018-22499-z
 DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-018-22499-z
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1725301172
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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