Uncovering high resolution mass spectrometry patterns through audio fingerprinting and periodicity mining algorithms

Massen Spektrometrische Daten werden herkoemmlicherweise im Frequenzbereich aufgezeichnet. Derzeit finden jedoch die meisten Daten analytischen methoden im Massen Bereich statt, da dies der Merkmalsraum ist in dem die Annotation von chemischen Substanzen mittels Summen Formel Bestimmung stattfindet. Der Frequenzbereich dieser Daten ist daher weit weniger exploriert sollte jedoch theoretischer weise gleich erfolgreich sein Information fuer das gruppieren von Daten bereitstellen da es eine bekannte non lineare funktionale Beziehung zwischen Massen und Frequenzen gibt. In einem ersten Ansatz wollen wir in Erfahrung bringen inwieweit diese Annahme berechtigt ist und Massen sowie Frequenz Merkmalsraum in ihrer Entropie und damit ihrem Informationsgehalt uebereinstimmen. Dies dient dazu die Merkmalsraeume in ihrer Faehigkeit Merkmale fuer weitere statistische Aufgaben bereitzustellen zu beurteilen. Da Daten die im Massen Spetrometer aufgezeichnet werden natuerlicherweise im Frequenz Merkmalsraum bereitstehen wuerden diese Daten exzellent fuer die Sonifizierung geeignet sein. Dies wuerde es widerum erlauben Algorithmen auf Massen Spektren anzuwenden welche herkoemmlicherweise nur in der Musik Domaene angewandt werden. Diese Masterarbeit befasst sich daher auch mit den Vorteilen und Nachteilen einer solchen Datentransformation vom Frequenzbereich in die musikalische Domaene. Dies inkludiert eine Analyse der Erhaltung von Distanzen zwischen ueberlagerten sinuskurven welche als Basis fuer die Sonifizierung dienen, als auch ihrer sonifizierten Gegenstuecke. Diese Analyse wird durch den Einsatz von Dynamic Time Warping durchgefuehrt. Ein weiterer Teil dieser Arbeit beschaeftigt sich mit der Untersuchung von "data mining" Techniken welche normalerweise in der Zeitreihen Analyse angewandt werden um periodische Muster in den Daten zu finden. Die Algorithmen die in dieser Arbeit angewandt werden sollten es ermoeglichen exakte periodische Muster in Massen Spektren sowohl in Massen als auch im Frequenz Merkmalsraum zu finden. Die Untersuchung der Anwendbarkeit solcher Algorithmen auf Massen Spektren von Proben bestehend aus Natuerlicher Organischer Substanzen ist hier das primaere Ziel. Weiters wird versucht die gefunden Muster auf ihre chemische Relevanz hin zu pruefen. Falls diese Pruefung positiv erfolgt sollten die periodischen Muster Massen Differenzen enthalten welche mit bekannten Massen Differenzen uebereinstimmen die bei der Fragmentierung von CHO enthaltenden Einheiten uebereinstimmen. Der hier Untersuchte Algorithmus terminiert in linearem Zeitaufwand und ist darauf ausgelegt periodische Muster zu extrahieren die wie wir hoffen auch chemisch relevante Massen Differenzen enthalten. Weiters wird ein neuer Baum basierter Annotations Vorgang gezeigt, welcher als eine Digitalisierung des in der Massen Spektrometrie weit verbreiteten Kendrick Massen Defekten gesehen werden kann. Durch die Nutzung von Referenz Substanzen welche fuer die Kalibierung von Massen Spektren verwendet werden als erster Datenknoten und die Addition und Subtraktion von bekannten Fragmenten kann so ein Teil des Suchraums zur Annotation von Natuerlichen Organischen Substanzen abgedeckt werden.