本文關(guān)鍵詞：基于偏最小二乘線性判別分析的遺傳算法在代謝組學(xué)特征篩選中的應(yīng)用

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【摘要】：目的探討基于偏最小二乘線性判別分析的遺傳算法特征篩選性能,并將其應(yīng)用于高維代謝組學(xué)數(shù)據(jù)。方法通過(guò)模擬試驗(yàn)驗(yàn)證基于偏最小二乘線性判別分析的遺傳算法特征篩選能力,同時(shí)應(yīng)用于卵巢良惡性腫瘤鑒別的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)特征篩選分析。結(jié)果模擬實(shí)驗(yàn)顯示,基于偏最小二乘線性判別分析的遺傳算法對(duì)信息變量的篩選能力明顯優(yōu)于偏最小二乘變量投影重要性指標(biāo);代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析顯示,使用遺傳算法篩選出的變量能夠獲得更低的誤差率,該方法篩得的變量具有更大的概率包含了與某種生物學(xué)結(jié)果相關(guān)的代謝物。結(jié)論基于偏最小二乘線性判別分析的遺傳算法作為一種優(yōu)化技術(shù),在小樣本條件下對(duì)高維數(shù)據(jù)的特征篩選具有較好的效果。
【作者單位】： 浙江省疾病預(yù)防控制中心;山東大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系;杭州師范大學(xué)醫(yī)藥衛(wèi)生管理學(xué)院;哈爾濱醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室;
【關(guān)鍵詞】： 偏最小二乘 判別分析 遺傳算法 代謝組學(xué)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助(81172767)
【分類號(hào)】：R311;TP18
【正文快照】： 代謝組學(xué)通常使用理化分析技術(shù)對(duì)生物體體液或組織的小分子代謝物進(jìn)行定量的動(dòng)態(tài)測(cè)量,繼而利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法識(shí)別與病理生理刺激或基因改變相關(guān)的代謝物,探索可能的代謝途徑�；诜治黾夹g(shù)的進(jìn)步,如LC-MS,GC-MS和NMR,近年來(lái)代謝組學(xué)迅速發(fā)展,并成功地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、毒理學(xué)和營(yíng)養(yǎng)學(xué)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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2 劉紅艷;韋曦;凌均h，

本文編號(hào)：968616