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代谢组学数据分析方法
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相关研究文献
基于集成技术的稳健的代谢组学数据分析方法研究
陈淑芳
华中师范大学
摘要：代谢组学是高通量检测技术与化学计量学方法的有机融合体,首先在高通量检测技术的基础上获得庞杂的代谢组学数据,然后以化学计量学方法为手段建立代谢表型与影响因素之间的生物数学模型,进而实现组间辨识和生物标志物的寻找。然而,代谢组学数据的高度复杂性给当前数据分析者提出了很大的挑战。且,单个模型得到的识别结果存在一定的不可靠性。因此,如何提高数据分析结果的稳定性与可靠性已成了代谢组学中的主要研究方向。在本文,主要基于代谢组学数据固有的特点,集成算法能提高单个模型识别结果的稳定性和可靠性的优势,以及传统化学计量学方法的优缺点,发展了一系列新型的代谢组学数据解析方法,并用于基于1H NMR量测的肺癌血清代谢组学数据解析,具体的研究内容如下:（1）在本章,应用推进偏最小二乘判别分析法（boosting partial least-squares discriminant analysis,BPLSDA）分析基于1H NMR量测的肺癌血清代谢组学数据。该方法的思路是:首先在原始训练集不同加权版本的基础上通过迭代方式获得一系列PLS-DA子模型;然后采用加权多数投票法来获得最终结果,并综合考虑不同变量重要... 更多
关键词：
代谢组学;化学计量学;推进偏最小二乘判别分析法;自助集成分类树-支持向量机;推进集成分类树-支持向量机;肺癌;
基金资助：
湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室开放基金（批准号:20150020）; 国家自然科学基金（批准号:21675059）; 华中师范大学中央高校基本科研业务费（批准号:CCNU16A05006）
专辑：
工程科技Ⅰ辑; 医药卫生科技
专题：
化学; 基础医学; 生物医学工程
DOI：
10.27159/d.cnki.ghzsu.2017.000132
分类号：
O657.2;R313
导师：
周燕平;
学科专业：
分析化学
硕士电子期刊出版信息：
年期：2020年第05期网络出版时间：2020-04-16——2020-05-15
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