Highly accurate classification of biological spores by culture medium for forensic attribution using multiple chemical signature types and machine learning.

Ippoliti, Paul; Nargi, Fran; Han, Jason; Casale, Amanda; Walsh, Matthew; Boettcher, Tara; Dettman, Josh

Ippoliti, Paul; Nargi, Fran; Han, Jason; Casale, Amanda; Walsh, Matthew; Boettcher, Tara; Dettman, Josh.

Afiliación

Ippoliti P; MIT Lincoln Laboratory, 244 Wood Street, Lexington, MA, 02421, USA. paul.ippoliti@ll.mit.edu.
Nargi F; MIT Lincoln Laboratory, 244 Wood Street, Lexington, MA, 02421, USA.
Han J; MIT Lincoln Laboratory, 244 Wood Street, Lexington, MA, 02421, USA.
Casale A; MIT Lincoln Laboratory, 244 Wood Street, Lexington, MA, 02421, USA.
Walsh M; MIT Lincoln Laboratory, 244 Wood Street, Lexington, MA, 02421, USA.
Boettcher T; MIT Lincoln Laboratory, 244 Wood Street, Lexington, MA, 02421, USA.
Dettman J; MIT Lincoln Laboratory, 244 Wood Street, Lexington, MA, 02421, USA. joshua.dettman@ll.mit.edu.

Anal Bioanal Chem ; 412(18): 4287-4299, 2020 Jul.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32328690

Asunto(s)

Bacillus anthracis/química; Esporas Bacterianas/química; Carbunco/microbiología; Cromatografía Líquida de Alta Presión; Esterificación; Ácidos Grasos/análisis; Humanos; Lípidos/análisis; Aprendizaje Automático; Espectrometría de Masas; Metabolómica; Péptidos/análisis; Proteómica

Palabras clave

Bacterial spores; Bioanalytical methods; Chemical attribution signatures; Forensic science; Machine learning

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Asunto principal: Esporas Bacterianas / Bacillus anthracis Límite: Humans Idioma: En Revista: Anal Bioanal Chem Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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