Automated mass spectrometry-based metabolomics data processing by blind source separation methods

Una de les principals limitacions de la metabolòmica és la transformació de dades crues en informació biològica. A més, la metabolòmica basada en espectrometria de masses genera grans quantitats de dades complexes caracteritzades per la co-elució de compostos i artefactes experimentals. L'objec...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Domingo Almenara, Xavier
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2016
País:España
Institución:CBUC, CESCA
Repositorio:TDR. Tesis Doctorales en Red
OAI Identifier:oai:www.tdx.cat:10803/397799
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10803/397799
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Espectrometria de masses
Processament de senyals
Metabolòmica
Espectrometría de masas
Procesamiento de señales
Metabolómica
Mass spectrometry
Signal Processing
Metabolomics
Enginyeria i arquitectura
004
577
621.3
id ES_35db274e27eec2d4562ec1904ffd738d
oai_identifier_str oai:www.tdx.cat:10803/397799
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Automated mass spectrometry-based metabolomics data processing by blind source separation methods
title Automated mass spectrometry-based metabolomics data processing by blind source separation methods
spellingShingle Automated mass spectrometry-based metabolomics data processing by blind source separation methods
Domingo Almenara, Xavier
Espectrometria de masses
Processament de senyals
Metabolòmica
Espectrometría de masas
Procesamiento de señales
Metabolómica
Mass spectrometry
Signal Processing
Metabolomics
Enginyeria i arquitectura
004
577
621.3
title_short Automated mass spectrometry-based metabolomics data processing by blind source separation methods
title_full Automated mass spectrometry-based metabolomics data processing by blind source separation methods
title_fullStr Automated mass spectrometry-based metabolomics data processing by blind source separation methods
title_full_unstemmed Automated mass spectrometry-based metabolomics data processing by blind source separation methods
title_sort Automated mass spectrometry-based metabolomics data processing by blind source separation methods
dc.creator.none.fl_str_mv Domingo Almenara, Xavier
author Domingo Almenara, Xavier
author_facet Domingo Almenara, Xavier
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Brezmes Llecha, Jesús
Perera Lluna, Alexandre
Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Electrònica, Elèctrica i Automàtica
dc.subject.none.fl_str_mv Espectrometria de masses
Processament de senyals
Metabolòmica
Espectrometría de masas
Procesamiento de señales
Metabolómica
Mass spectrometry
Signal Processing
Metabolomics
Enginyeria i arquitectura
004
577
621.3
topic Espectrometria de masses
Processament de senyals
Metabolòmica
Espectrometría de masas
Procesamiento de señales
Metabolómica
Mass spectrometry
Signal Processing
Metabolomics
Enginyeria i arquitectura
004
577
621.3
description Una de les principals limitacions de la metabolòmica és la transformació de dades crues en informació biològica. A més, la metabolòmica basada en espectrometria de masses genera grans quantitats de dades complexes caracteritzades per la co-elució de compostos i artefactes experimentals. L'objectiu d'aquesta tesi és desenvolupar estratègies automatitzades basades en deconvolució cega del senyal per millorar les capacitats dels mètodes existents que tracten les limitacions de les diferents passes del processament de dades en metabolòmica. L'objectiu d'aquesta tesi és també desenvolupar eines capaces d'executar el flux de treball del processament de dades en metabolòmica, que inclou el preprocessament de dades, deconvolució espectral, alineament i identificació. Com a resultat, tres nous mètodes automàtics per deconvolució espectral basats en deconvolució cega del senyal van ser desenvolupats. Aquests mètodes van ser inclosos en dues eines computacionals que permeten convertir automàticament dades crues en informació biològica interpretable i per tant, permeten resoldre hipòtesis biològiques i adquirir nous coneixements biològics.Una de les principals limitacions de la metabolòmica és la transformació de dades crues en informació biològica. A més, la metabolòmica basada en espectrometria de masses genera grans quantitats de dades complexes caracteritzades per la co-elució de compostos i artefactes experimentals. L'objectiu d'aquesta tesi és desenvolupar estratègies automatitzades basades en deconvolució cega del senyal per millorar les capacitats dels mètodes existents que tracten les limitacions de les diferents passes del processament de dades en metabolòmica. L'objectiu d'aquesta tesi és també desenvolupar eines capaces d'executar el flux de treball del processament de dades en metabolòmica, que inclou el preprocessament de dades, deconvolució espectral, alineament i identificació. Com a resultat, tres nous mètodes automàtics per deconvolució espectral basats en deconvolució cega del senyal van ser desenvolupats. Aquests mètodes van ser inclosos en dues eines computacionals que permeten convertir automàticament dades crues en informació biològica interpretable i per tant, permeten resoldre hipòtesis biològiques i adquirir nous coneixements biològics.
publishDate 2016
dc.date.none.fl_str_mv 2016
2016
2017
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10803/397799
url http://hdl.handle.net/10803/397799
dc.language.none.fl_str_mv Inglés
language_invalid_str_mv Inglés
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 200 p.
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universitat Rovira i Virgili
publisher.none.fl_str_mv Universitat Rovira i Virgili
dc.source.none.fl_str_mv TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
reponame:TDR. Tesis Doctorales en Red
instname:CBUC, CESCA
instname_str CBUC, CESCA
reponame_str TDR. Tesis Doctorales en Red
collection TDR. Tesis Doctorales en Red
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869405915320418304
spelling Automated mass spectrometry-based metabolomics data processing by blind source separation methodsDomingo Almenara, XavierEspectrometria de massesProcessament de senyalsMetabolòmicaEspectrometría de masasProcesamiento de señalesMetabolómicaMass spectrometrySignal ProcessingMetabolomicsEnginyeria i arquitectura004577621.3Una de les principals limitacions de la metabolòmica és la transformació de dades crues en informació biològica. A més, la metabolòmica basada en espectrometria de masses genera grans quantitats de dades complexes caracteritzades per la co-elució de compostos i artefactes experimentals. L'objectiu d'aquesta tesi és desenvolupar estratègies automatitzades basades en deconvolució cega del senyal per millorar les capacitats dels mètodes existents que tracten les limitacions de les diferents passes del processament de dades en metabolòmica. L'objectiu d'aquesta tesi és també desenvolupar eines capaces d'executar el flux de treball del processament de dades en metabolòmica, que inclou el preprocessament de dades, deconvolució espectral, alineament i identificació. Com a resultat, tres nous mètodes automàtics per deconvolució espectral basats en deconvolució cega del senyal van ser desenvolupats. Aquests mètodes van ser inclosos en dues eines computacionals que permeten convertir automàticament dades crues en informació biològica interpretable i per tant, permeten resoldre hipòtesis biològiques i adquirir nous coneixements biològics.Una de les principals limitacions de la metabolòmica és la transformació de dades crues en informació biològica. A més, la metabolòmica basada en espectrometria de masses genera grans quantitats de dades complexes caracteritzades per la co-elució de compostos i artefactes experimentals. L'objectiu d'aquesta tesi és desenvolupar estratègies automatitzades basades en deconvolució cega del senyal per millorar les capacitats dels mètodes existents que tracten les limitacions de les diferents passes del processament de dades en metabolòmica. L'objectiu d'aquesta tesi és també desenvolupar eines capaces d'executar el flux de treball del processament de dades en metabolòmica, que inclou el preprocessament de dades, deconvolució espectral, alineament i identificació. Com a resultat, tres nous mètodes automàtics per deconvolució espectral basats en deconvolució cega del senyal van ser desenvolupats. Aquests mètodes van ser inclosos en dues eines computacionals que permeten convertir automàticament dades crues en informació biològica interpretable i per tant, permeten resoldre hipòtesis biològiques i adquirir nous coneixements biològics.Una de las principales limitaciones de la metabolómica es la transformación de datos crudos en información biológica. Además, la metabolómica basada en espectrometría de masas genera grandes cantidades de datos complejos caracterizados por la co-elución de compuestos y artefactos experimentales. El objetivo de esta tesis es desarrollar estrategias automatizadas basadas en deconvolución ciega de la señal para mejorar las capacidades de los métodos existentes que tratan las limitaciones de los diferentes pasos del procesamiento de datos en metabolómica. El objetivo de esta tesis es también desarrollar herramientas capaces de ejecutar el flujo de trabajo del procesamiento de datos en metabolómica, que incluye el preprocessamiento de datos, deconvolución espectral, alineamiento e identificación. Como resultado, tres nuevos métodos automáticos para deconvolución espectral basados en deconvolución ciega de la señal fueron desarrollados. Estos métodos fueron incluidos en dos herramientas computacionales que permiten convertir automáticamente datos crudos en información biológica interpretable y por lo tanto, permiten resolver hipótesis biológicas y adquirir nuevos conocimientos biológicos.One of the major bottlenecks in metabolomics is to convert raw data samples into biological interpretable information. Moreover, mass spectrometry-based metabolomics generates large and complex datasets characterized by co-eluting compounds and with experimental artifacts. This thesis main objective is to develop automated strategies based on blind source separation to improve the capabilities of the current methods that tackle the different metabolomics data processing workflow steps limitations. Also, the objective of this thesis is to develop tools capable of performing the entire metabolomics workflow for GC--MS, including pre-processing, spectral deconvolution, alignment and identification. As a result, three new automated methods for spectral deconvolution based on blind source separation were developed. These methods were embedded into two computation tools able to automatedly convert raw data into biological interpretable information and thus, allow resolving biological answers and discovering new biological insights.Universitat Rovira i VirgiliBrezmes Llecha, JesúsPerera Lluna, AlexandreUniversitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Electrònica, Elèctrica i Automàtica201620172016info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion200 p.application/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10803/397799TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)reponame:TDR. Tesis Doctorales en Redinstname:CBUC, CESCAInglésADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.info:eu-repo/semantics/openAccessoai:www.tdx.cat:10803/3977992026-06-14T12:46:07Z
score 15,300719

Similares en LA Referencia