Tissue Specific Electrochemical Fingerprinting
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F12%3A00201253" target="_blank" >RIV/68407700:21230/12:00201253 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/62156489:43210/12:00199016 RIV/00216305:26620/12:PU102294 RIV/00216224:14310/12:00062592
Výsledek na webu
<a href="http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0049654" target="_blank" >http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0049654</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0049654" target="_blank" >10.1371/journal.pone.0049654</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Tissue Specific Electrochemical Fingerprinting
Popis výsledku v původním jazyce
Background: Proteomics and metalloproteomics are rapidly developing interdisciplinary fields providing enormous amounts of data to be classified, evaluated and interpreted. Approaches offered by bioinformatics and also by biostatistical data analysis andtreatment are therefore of extreme interest. Numerous methods are now available as commercial or open source tools for data processing and modelling ready to support the analysis of various datasets. The analysis of scientific data remains a big challenge, because each new task sets its specific requirements and constraints that call for the design of a targeted data pre-processing approach. Methodology/Principal Findings: This study proposes a mathematical approach for evaluating and classifying datasets obtained by electrochemical analysis of metallothionein in rat 9 tissues (brain, heart, kidney, eye, spleen, gonad, blood, liver and femoral muscle). Tissue extracts were heated and then analysed using the differential pulse voltammet
Název v anglickém jazyce
Tissue Specific Electrochemical Fingerprinting
Popis výsledku anglicky
Background: Proteomics and metalloproteomics are rapidly developing interdisciplinary fields providing enormous amounts of data to be classified, evaluated and interpreted. Approaches offered by bioinformatics and also by biostatistical data analysis andtreatment are therefore of extreme interest. Numerous methods are now available as commercial or open source tools for data processing and modelling ready to support the analysis of various datasets. The analysis of scientific data remains a big challenge, because each new task sets its specific requirements and constraints that call for the design of a targeted data pre-processing approach. Methodology/Principal Findings: This study proposes a mathematical approach for evaluating and classifying datasets obtained by electrochemical analysis of metallothionein in rat 9 tissues (brain, heart, kidney, eye, spleen, gonad, blood, liver and femoral muscle). Tissue extracts were heated and then analysed using the differential pulse voltammet
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
EI - Biotechnologie a bionika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
PLoS ONE
ISSN
1932-6203
e-ISSN
—
Svazek periodika
7
Číslo periodika v rámci svazku
11
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
16
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
000311333800046
EID výsledku v databázi Scopus
—