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Rapid Identification of Polypeptide from Carbapenem‐Resistant and SusceptibleEscherichia colivia Orbitrap‐MS and Pattern Recognition Analyses

线性判别分析 偏最小二乘回归 轨道轨道 主成分分析 化学 模式识别(心理学) 色谱法 质谱法 人工智能 数学 统计 计算机科学
作者
Bingkang Sun,Ruiyu Wang,Bei Li,Xing Fan,Yuan Zhou,Bing Gu,Yangyang Yan
出处
期刊:Chemistry & Biodiversity [Wiley]
卷期号:19 (9) 被引量:3
标识
DOI:10.1002/cbdv.202200118
摘要

A rapid and accurate analytical method was established to identify CREC and CSEC. Orbitrap-MS was used to detect the polypeptide of CREC and CSEC strains, and MS data were analyzed by pattern recognition analyses such as hierarchical cluster analysis (HCA), principal component analysis (PCA), partial least squares discriminant analysis (PLS-DA), and orthogonal partial least squares discriminant analysis (OPLS-DA). HCA based on the farthest distance method could well distinguish the two types of E. coli, and the cophenetic correlation coefficient of the farthest distance method was 0.901. Comparing the results of PCA, PLS-DA, and OPLS-DA, OPLS-DA exhibited the highest accuracy in predicting the CREC and CSEC strains. A total of 26 compounds were identified, and six of the compounds were the highly significant difference between the two types of strains. MS combined with pattern recognition can achieve a more comprehensive and efficient statistical analysis of complex biological samples.
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