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Data Normalization of (1)H NMR Metabolite Fingerprinting Data Sets in the Presence of Unbalanced Metabolite Regulation

Hochrein, Jochen, Zacharias, Helena, Taruttis, Franziska, Samol, Claudia, Engelmann, Julia C., Spang, Rainer, Oefner, Peter J. und Gronwald, Wolfram (2015) Data Normalization of (1)H NMR Metabolite Fingerprinting Data Sets in the Presence of Unbalanced Metabolite Regulation. J. Proteome Res. 14 (8), S. 3217-3228.

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Andere URL zum Volltext: http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jproteome.5b00192


Zusammenfassung

Data normalization is an essential step in NMR-based metabolomics. Conducted properly, it improves data quality and removes unwanted biases. The choice of the appropriate normalization method is critical and depends on the inherent properties of the data set in question. In particular, the presence of unbalanced metabolic regulation, where the different specimens and cohorts under investigation ...

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Dokumentenart:Artikel
Datum:7 August 2015
Institutionen:Medizin > Institut für Funktionelle Genomik > Lehrstuhl für Funktionelle Genomik (Prof. Oefner)
Medizin > Institut für Funktionelle Genomik > Lehrstuhl für Statistische Bioinformatik (Prof. Spang)
Identifikationsnummer:
WertTyp
10.1021/acs.jproteome.5b00192DOI
Stichwörter / Keywords:NMR; data normalization; metabolomics; unbalanced regulation; confounding factors
Dewey-Dezimal-Klassifikation:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Ja
Dokumenten-ID:33527
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