核磁共振代謝組學(xué)數(shù)據(jù)的尺度歸一化和特征代謝物辨識新方法.pdf

1、代謝組學(xué)方法是上世紀(jì)90年代中期發(fā)展起來的一門新學(xué)科，它借助高通量、高靈敏度與高精確度的現(xiàn)代分析技術(shù)，分析細(xì)胞、組織和生物體液中內(nèi)源性代謝物的整體組成，并通過代謝物復(fù)雜的、動態(tài)的變化，辨識和解析被研究對象的生理病理狀態(tài)。
　　 高通量、高分辨的現(xiàn)代分析儀器在獲取生物樣品中更豐富、更準(zhǔn)確的代謝信息的同時，也給后續(xù)的數(shù)據(jù)分析帶來了巨大的挑戰(zhàn)。本文從數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征選擇兩方面出發(fā)，深入研究核磁共振代謝組學(xué)數(shù)據(jù)處理，提出新的數(shù)據(jù)歸一化方

2、法和特征選擇方法，增強(qiáng)后續(xù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的可靠性。本文工作包括如下兩個創(chuàng)新點(diǎn)：
　　 首先，提出一種有監(jiān)督的數(shù)據(jù)尺度歸一化方法。該方法不強(qiáng)調(diào)各變量之間的“尺度”歸一，而是在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過提高其中穩(wěn)定性高、且在不同類別樣本中具有顯著差異性的變量權(quán)重，以增強(qiáng)與特征代謝物相關(guān)的信息。采用模擬數(shù)據(jù)和真實(shí)代謝組學(xué)數(shù)據(jù)評估新歸一化方法的性能，結(jié)果表明：該方法能夠提高多變量統(tǒng)計模型的預(yù)測能力，較完整地保留核磁共振譜的分子信息，有助于特征

3、代謝物的識別。
　　 其次，提出一類基于重采樣技術(shù)的特征變量辨識方法。利用重采樣技術(shù)，并結(jié)合T統(tǒng)計和多變量分析方法，估算各變量的顯著性，辨識特征變量。本文分別用模擬數(shù)據(jù)和真實(shí)代謝組學(xué)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)新方法的性能，結(jié)果表明：新方法更適用于小樣本量數(shù)據(jù)集；降低了壞點(diǎn)(outliers)數(shù)據(jù)對模型的影響；并對噪聲有一定的抑制作用；獲取與問題相關(guān)的特征變量，提高特征代謝物的辨識能力，使后續(xù)的統(tǒng)計分析結(jié)果更具可解釋性。
　　 本文研究有助