Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Algorytmiczne wyzwania spektrometrii masowej.

2018/29/B/ST6/00681

Słowa kluczowe:

spektrometria mas odległość Wassersteina statystyka bayesowska algorytmy grafowe

Deskryptory:

  • ST6_13: Bioinformatyka, bioobliczenia, obliczenia DNA i molekularne
  • ST1_18: Zastosowania matematyki w innych naukach
  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów

Panel:

ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne

Jednostka realizująca:

Uniwersytet Warszawski, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki

woj. mazowieckie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

prof. Anna Gambin 

Liczba wykonawców projektu: 5

Konkurs: OPUS 15 - ogłoszony 2018-03-15

Przyznana kwota: 711 600 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2019-01-01

Zakończenie projektu: 2022-04-13

Planowany czas trwania projektu: 39 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt rozliczony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Zakupiona aparatura

  1. karty graficzne. Za kwotę 50 930 PLN
  2. laptop (3 szt.). Za kwotę 31 780 PLN
  3. Projektor. Za kwotę 5 000 PLN

Dane z raportu końcowego/rocznego

  • Publikacje w czasopismach (5)
  1. Masserstein: Linear regression of mass spectra by optimal transport
    Autorzy:
    Michał Aleksander Ciach, Błażej Miasojedow, Grzegorz Skoraczyński, Szymon Majewski, Michał Startek, Dirk Valkenborg, Anna Gambin
    Czasopismo:
    Rapid Communications in Mass Spectrometry (rok: 2020, tom: e8956, strony: e8956), Wydawca: Wiley Analytical Science
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1002/rcm.8956 - link do publikacji
  2. MIND: A Double-Linear Model To Accurately Determine Monoisotopic Precursor Mass in High-Resolution Top-Down Proteomics
    Autorzy:
    Lermyte F, Dittwald P, Claesen J, Baggerman G, Sobott F, O'Connor PB, Laukens K, Hooyberghs J, Gambin A, Valkenborg D
    Czasopismo:
    Analytical Chemistry (rok: 2019, tom: 91, strony: 10310-10319), Wydawca: American Chemical Society
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1021/acs.analchem.9b02682 - link do publikacji
  3. Alignstein: Optimal transport for improved LC-MS retention time alignment
    Autorzy:
    Grzegorz Skoraczynski , Anna Gambin, Błażej Miasojedow
    Czasopismo:
    Giga Science (rok: 2022, tom: 11, strony: 45300), Wydawca: Oxford University Press
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1093/gigascience/giac101 - link do publikacji
  4. Envemind: Accurate Monoisotopic Mass Determination Based On Isotopic Envelope
    Autorzy:
    Piotr Radziński, Michał Startek, Dirk Valkenborg, Anna Gambin
    Czasopismo:
    Journal of the American Society for Mass Spectrometry (rok: 2022, tom: 33 (11), strony: 2063-2069), Wydawca: American Society for Mass Spectrometry
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1021/jasms.2c00176 - link do publikacji
  5. Knot_pull—python package for biopolymer smoothing and knot detection
    Autorzy:
    Aleksandra I. Jarmolińska, Anna Gambin, Joanna I. Sułkowska
    Czasopismo:
    Bioinformatics (rok: 2020, tom: 36(3), strony: 953–955), Wydawca: Oxford University Press
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1093/bioinformatics/btz644 - link do publikacji

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy