SwePub
Sök i SwePub databas

  Utökad sökning

Träfflista för sökning "id:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:f11ae0c8-08b1-4977-9a94-56d9fb2a5135" "

Sökning: id:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:f11ae0c8-08b1-4977-9a94-56d9fb2a5135"

  • Resultat 1-1 av 1
Sortera/gruppera träfflistan
   
NumreringReferensOmslagsbildHitta
1.
  • Jagadeesan, Kishore Kumar, et al. (författare)
  • MALDIViz : A Comprehensive Informatics Tool for MALDI-MS Data Visualization and Analysis
  • 2017
  • Ingår i: SLAS Discovery. - : Elsevier BV. - 2472-5552. ; 22:10, s. 1246-1252
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)abstract
    • Recently, mass spectrometry (MS) has emerged as an important tool for high-throughput screening (HTS) providing a direct and label-free detection method, complementing traditional fluorescent and colorimetric methodologies. Among the various MS techniques used for HTS, matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry (MALDI-MS) provides many of the characteristics required for high-throughput analyses, such as low cost, speed, and automation. However, visualization and analysis of the large datasets generated by HTS MALDI-MS can pose significant challenges, especially for multiparametric experiments. The datasets can be generated fast, and the complexity of the experimental data (e.g., screening many different sorbent phases, the sorbent mass, and the load, wash, and elution conditions) makes manual data analysis difficult. To address these challenges, a comprehensive informatics tool called MALDIViz was developed. This tool is an R-Shiny-based web application, accessible independently of the operating system and without the need to install any program locally. It has been designed to facilitate easy analysis and visualization of MALDI-MS datasets, comparison of multiplex experiments, and export of the analysis results to high-quality images.
  •  
Skapa referenser, mejla, bekava och länka
  • Resultat 1-1 av 1
Typ av publikation
tidskriftsartikel (1)
Typ av innehåll
refereegranskat (1)
Författare/redaktör
Ekström, Simon (1)
Jagadeesan, Kishore ... (1)
Lärosäte
Lunds universitet (1)
Språk
Engelska (1)
Forskningsämne (UKÄ/SCB)
Teknik (1)
År

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy