發(fā)布時間：2018-05-11 09:00

  本文選題：代謝組 + 小波變換��； 參考：《中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)》2013年02期

【摘要】：目的探索小波變換在代謝組學(xué)超高效液相色譜信號分析中的作用。方法將卵巢癌和卵巢囊腫的色譜數(shù)據(jù)使用不同的連續(xù)小波基函數(shù)和不同尺度變換,隨機(jī)抽取一定數(shù)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),采用隨機(jī)森林(RF)方法進(jìn)行特征篩選建立模型,最后對測試數(shù)據(jù)集進(jìn)行判別分析,計(jì)算ROC曲線下面積AUC值。結(jié)果經(jīng)過小波變換預(yù)處理后的數(shù)據(jù)建模分類效果明顯優(yōu)于原始數(shù)據(jù),其中墨西哥帽(mexh)小波變換分類效果最好。結(jié)論基于小波變換的代謝組特征提取方法能夠明顯提高模型的判別能力,具有研究價值。
[Abstract]:Objective to explore the role of wavelet transform in the analysis of ultrahigh performance liquid chromatography (HPLC) signals in metabolic group. Methods the chromatographic data of ovarian cancer and ovarian cyst were selected randomly by using different continuous wavelet basis function and different scale transform. Finally, the area AUC value under the ROC curve is calculated by discriminating the test data set. Results the classification effect of the pre-processed data by wavelet transform is better than that of the original data, among which the Mexican mexh wavelet transform has the best classification effect. Conclusion the method based on wavelet transform can obviously improve the discriminant ability of the model.
【作者單位】： 哈爾濱醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(81172767) 哈爾濱醫(yī)科大學(xué)伍連德青年基金(WLD-QN1105)
【分類號】：R312

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：1873306