RESEARCH
物理学科の伊藤大晃君 (物性物理学講座・2020年度修士課程修了)、紺野亮君 (生物物理学講座・2020年度博士後期課程修了)、松井崇講師、小寺義男教授らの研究に関する論文がScientific Reports誌 (IF=4.3)に掲載されました。
本論文は、松井崇講師・小寺義男教授が兼任する理学部附属疾患プロテオミクスセンターと本学医学部の板倉誠准教授(理学部附属疾患プロテオミクスセンター兼任)との共同研究による成果です。
本研究では、6つの異なる機械学習を用いて独立にLC-MSデータのピークを判定した上で試料由来ピークを全会一致によって決定し、高精度にノイズと試料由来のピークを分離・同定できる手法を開発しました。
本研究は、文部科学省科学研究費の助成(17KK0141, 17K19926, 17H02206, 18K06467, 21K06036)およびAll Kitasato Project Study (AKPS)の支援を受けました。
論文タイトル:“LC-MS Peak Assignment Based on Unanimous Selection by Six Machine Learning Algorithms.”
論文誌: Scientific Reports
DOI: 10.1038/s41598-021-02899-4
