Estrada DG, Gómez PJA, Hernández MAA

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 14
Paginas:
Archivo PDF: 422.17 Kb.

RESUMEN

En la última década, la Imagenología por Espectrometría de Masas MALDI (MALDI-MSI) ha demostrado su potencial en el campo de la proteómica. Debido a la alta dimensionalidad de los conjuntos de datos obtenidos en los experimentos de MADI-MSI y las variabilidades inherentes al proceso de adquisición, presentes en los mismos, se hace necesario llevar a cabo una etapa de pre-procesamiento, que reduzca estas distorsiones. La presente investigación propone una metodología de procesamiento de datos de MALDI-MSI sustentada en un conjunto de aplicaciones desarrolladas en MatLab, la Biblioteca Qt4, así como la herramienta de visualización DataCube Explorer. Entre los resultados se pueden destacar la obtención de cambios en las intensidades de los píxeles de las imágenes reconstruidas después de la introducción de ruido, así como el incremento de la Relación Señal-Ruido después de someter los espectros a los métodos de filtrado de Kaiser, Savitzky-Golay y Promedio deslizante, destacándose Kaiser sobre los demás, lo que puede traducirse como una disminución de los niveles de distorsión en los espectros de cada pixel. Se realizó la reconstrucción satisfactoria de la imagen patrón y su visualización con la herramienta DataCube Explorer.

REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

1. McDonnell LA, Heeren RM. Imaging mass spectrometry. Mass Spectrom Rev. 2007; 26(4): 606-43.

2. Caprioli RM, Farmer TB, Gile J. Molecular imaging of biological samples: localization of peptides and proteins using MALDI-TOF MS. Anal Chem. 1997; 69(23): 4751-60.

3. Watrous JD, Alexandrov T, Dorrestein PC. The evolving field of imaging mass spectrometry and its impact on future biological research. J Mass Spectrom. 2011; 46(2): 209-22.

4. Seeley EH, Caprioli RM. Molecular imaging of proteins in tissues by mass spectrometry. PNAS. 2008; 105(47): 18126-18131.

5. Sauve AC, Speed TP. Normalization, baseline correction and alignment of high-throughput mass spectrometry data. Proceedings of the Genomic Signal Processing and Statistics; 2004.

6. Fonville JM, et al. Robust data processing and normalization strategy for MALDI mass spectrometric imaging. Anal Chem. 2012; 84(3): 1310-9.

7. Estrada G. Pre-procesamiento de datos de Espectrometría de Masas (MALDI) para mejorar el análisis directo de muestras de tejidos. La Habana: ISPJAE, Dpto. de Bioingeniería; 2012: 77.

8. Balluff B, Rauser S, Meding S, Elsner M, Schone C, Feuchtinger A, et al. MALDI imaging identifies prognostic seven-protein signature of novel tissue markers in intestinal-type gastric cancer. Am J Pathol. 2011 Dec; 179(6):2720-9.

9. Balluff B, Schone C, Hofler H, Walch A. MALDI imaging mass spectrometry for direct tissue analysis: technological advancements and recent applications. Histochem Cell Biol. 2011 Sep; 136(3):227-44.

10. Matsumoto J, Sugiura Y, Yuki D, Hayasaka T, Goto-Inoue N, Zaima N, et al. Abnormal phospholipids distribution in the prefrontal cortex from a patient with schizophrenia revealed by matrix-assisted laser desorption/ionization imaging mass spectrometry. Anal Bioanal Chem. 2011 Jun;400(7):1933-43.

11. Murphy AJ, Axt JR, de Caestecker C, Pierce J, Correa H, Seeley EH, et al. Molecular characterization of Wilms' tumor from a resource-constrained region of sub-Saharan Africa. Int J Cancer. 2012 Sep 15;131(6):E983-94.

12. Lazova R, Seeley EH, Keenan M, Gueorguieva R, Caprioli RM. Imaging mass spectrometry --a new and promising method to differentiate Spitz nevi from Spitzoid malignant melanomas. Am J Dermatopathol. 2012 Feb; 34(1):82-90.

13. Norris, JL, et al. Processing MALDI Mass Spectra to Improve Mass Spectral Direct Tissue Analysis. Int J Mass Spectrom, 2007. 260(2-3): 212-221.

14. Stoeckli, M. MALDI-MSI. [Citado 25 Mayo 2011]; Disponible en: http://tissue.ms/maldi-msi/