연구 결과는 분석 화학 저널에 출판됩니다. 고해상도 질량 분석법은 질량비 (M / Z) 이온화 된 분자와 해당 신호의 강도 (상대 수량)의 정확한 측정에 기초한 물질 분석 방법이다. 이 정보는 단백질, 지질, 대사 산물, 펩타이드, 약물 및 기타 물질의 성분과 같은 화합물을 확인하는 데 도움이되는 화합물의 분자량을 결정할 수 있습니다.
질량 분광 측면 이미징 (MCI)을 사용하면 조직의 분자의 공간 분포에 대한 정보를 얻을 수 있으며, 연구 (예 : 종양 절단)에서 각 지점에서 분자의 국소 레이저 이온화에서 이온의 이온의 질량 분석 분석을 수행 할 수 있습니다.
MSI 데이터의 해석은 어려운 작업입니다. 처음에는 조직 컷오프 표면의 표면에 이온 분포를 시각화해야합니다. 즉, 유사한 이온 조성이있는 각 영역이 그 색상에 해당하는 정상적인 컬러 이미지를 구성해야합니다. 각 지점에서 수천 개의 이온에서는 MSI 데이터를 완전히 존중 해야하는 3 가지 수치 값으로 이동하여 연구원의 후속 분석을 위해 3 차원 색상 공간과 상관 관계가있을 수있는 3 가지 수치 값으로 이동해야합니다.
"결과 이미지의 정보 내용을 극대화하는 것이 중요합니다. 특히 밝기와 채도의 변화에 대한 비선형 성과 질적으로 다른 민감성의 특히 인간의 비전의 특징을 고려해야합니다.
그리고 색상 인식의 이론은 꽤 오랜 시간 동안 (20 세기 상반기 이후) 검사를받지 만, 전문가 들간에는 일반적으로 수학적 모델이 허용되지 않으며 인간의 시력의 모든 잘 알려진 특성을 똑같이 설명하지 않습니다. , "연구의 첫 번째 저자, 졸업생 졸업생 아난 스티 챠프는 말합니다.
대규모 데이터 배열 (CDISE)이있는 작업을위한 과학 및 엔지니어링 컴퓨팅 기술의 중심의 연구원 및 Visual SPI RAS 실험실은 이전에 알려진 방법보다 더 열등하지는 않지만 MSI 데이터의 시각화에 대한 새로운 접근 방식을 제공했습니다. 인간의 색 인식의 이론에 근거한 동시에.
새로운 방법은 유사한 이온 성 조성물의 선택된 영역을 적용 할 때 경계와 그라디언트를 유지합니다. 그 덕분에 결과 이미지는 MSI 데이터의 이미징에 대한 다른 접근 방식보다 쉽게 해석됩니다. 이 방법은 Skolteha의 질량 분석 실험실 연구원이 Scothech의 신경 능력의 중심과 함께 생물학 자와 함께 검사 된 모델 및 실험 데이터 모두에서 테스트되었습니다.
출처 : 알몸 과학