代謝組學(xué)旨在通過檢測生物流體中小分子代謝物濃度的變化來探究生物系統(tǒng)的代謝變化與各種生命現(xiàn)象的關(guān)系。其基本研究策略是將高通量分析檢測平臺(tái)與化學(xué)計(jì)量學(xué)數(shù)據(jù)解析方法相結(jié)合�；瘜W(xué)計(jì)量學(xué)的作用在于從基于高通量分析技術(shù)產(chǎn)生的海量的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)中,快速、合理地分析所得數(shù)據(jù)并從中挖掘出有意義的生物信息,主要包括識(shí)別組間（例如疾病組和正常組）代謝差異（即,模式識(shí)別）和尋找表征組間代謝差異的潛在生物標(biāo)志物（即,變量選擇）。在代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析中,通常采用單個(gè)模型來實(shí)現(xiàn)組間代謝差異的識(shí)別和生物標(biāo)志物的尋找。然而,眾所周知,基于單個(gè)模型給出的結(jié)果往往存在一定的不可靠性和不穩(wěn)定性。因此,在本論文中,鑒于自助集成算法（bagging）在提高單個(gè)模型的穩(wěn)定性和可靠性方面的獨(dú)特優(yōu)勢,套索算法（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）和分類樹算法（classificationtree,CT）能選擇重要變量以及確定其相應(yīng)的重要性值的優(yōu)勢,以及徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（radial basis function network,RBFN）的良好的建模性能,發(fā)展了兩種新... 

【文章來源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 代謝組學(xué)及其研究現(xiàn)狀
    1.2 化學(xué)計(jì)量學(xué)
        1.2.1 變量選擇及其穩(wěn)定性
        1.2.2 模式識(shí)別
    1.3 集成學(xué)習(xí)
        1.3.1 集成學(xué)習(xí)簡述
        1.3.2 Bagging算法
    1.4 小兒呼吸道合胞病毒肺炎
    1.5 本文的立題依據(jù)和主要工作
    參考文獻(xiàn)
第二章 自助集成-分類樹徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)算法用于小兒呼吸道合胞病毒肺炎的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析研究
    2.1 前言
    2.2 理論
        2.2.1 分類樹(CT)
        2.2.2 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(RBFN)
        2.2.3 分類樹徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(CTRBFN)
        2.2.4 自助集成-分類樹徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(BAG-CTRBFN)
        2.2.5 模式識(shí)別性能指標(biāo)
        2.2.6 變量選擇穩(wěn)定性度量
    2.3 數(shù)據(jù)集
    2.4 結(jié)果與討論
    2.4 小結(jié)
    參考文獻(xiàn)
第三章 自助集成套索算法用于小兒呼吸道合胞病毒肺炎的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析研究
    3.1 前言
    3.2 理論
        3.2.1 套索算法(LASSO)
        3.3.2 自助集成套索算法(BAG-LASSO)
        3.2.3 模式識(shí)別性能指標(biāo)
        3.2.4 變量選擇穩(wěn)定性度量
    3.3 數(shù)據(jù)集
    3.4 結(jié)果與討論
    3.5 小結(jié)
    參考文獻(xiàn)
第四章 總結(jié)
在校期間發(fā)表及待發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝



本文編號(hào)：3182383