Navigation überspringen
Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

Verfügbarkeit
Standort: ---
Exemplare: ---
heiBIB
 Online-Ressource
Verfasst von:Bitto, Verena [VerfasserIn]   i
 Hönscheid, Pia [VerfasserIn]   i
 Besso, María José [VerfasserIn]   i
 Sperling, Christian [VerfasserIn]   i
 Kurth, Ina [VerfasserIn]   i
 Baumann, Michael [VerfasserIn]   i
 Brors, Benedikt [VerfasserIn]   i
Titel:Enhancing mass spectrometry imaging accessibility using convolutional autoencoders for deriving hypoxia-associated peptides from tumors
Verf.angabe:Verena Bitto, Pia Hönscheid, María José Besso, Christian Sperling, Ina Kurth, Michael Baumann, Benedikt Brors
E-Jahr:2024
Jahr:27 May 2024
Umfang:13 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Gesehen am 11.06.2025
Titel Quelle:Enthalten in: npj Systems biology and applications
Ort Quelle:London : Nature Publ. Group, 2015
Jahr Quelle:2024
Band/Heft Quelle:10(2024), 1, Artikel-ID 57, Seite 1-13
ISSN Quelle:2056-7189
Abstract:Mass spectrometry imaging (MSI) allows to study cancer’s intratumoral heterogeneity through spatially-resolved peptides, metabolites and lipids. Yet, in biomedical research MSI is rarely used for biomarker discovery. Besides its high dimensionality and multicollinearity, mass spectrometry (MS) technologies typically output mass-to-charge ratio values but not the biochemical compounds of interest. Our framework makes particularly f num low-abundant signals in MSI more accessible. We utilized convolutional autoencoders to aggregate features associated with tumor hypoxia, a parameter with significant spatial heterogeneity, in cancer xenograft models. We highlight that MSI captures these low-abundant signals and that autoencoders can preserve them in their latent space. The relevance of individual hyperparameters is demonstrated through ablation experiments, and the contribution from original features to latent features is unraveled. Complementing MSI with tandem MS from the same tumor model, multiple hypoxia-associated peptide candidates were derived. Compared to random forests alone, our autoencoder approach yielded more biologically relevant insights for biomarker discovery.
DOI:doi:10.1038/s41540-024-00385-x
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/s41540-024-00385-x
 Volltext: https://www.nature.com/articles/s41540-024-00385-x
 DOI: https://doi.org/10.1038/s41540-024-00385-x
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Cancer
 Computational biology and bioinformatics
K10plus-PPN:1927940559
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/69355263   QR-Code
zum Seitenanfang