本文選題：代謝組學(xué)　切入點(diǎn)：生物標(biāo)志物　出處：《中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)》2014年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：正代謝組學(xué)是近年發(fā)展快速的一門(mén)學(xué)科,目前在醫(yī)學(xué)、植物學(xué)、微生物學(xué)、毒理學(xué)、藥物研發(fā)等諸多領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用[1-5]。代謝組學(xué)研究產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)具有高維、小樣本、高噪聲等復(fù)雜特征。如何從復(fù)雜的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的信息,篩選出潛在的生物標(biāo)志物成為近年來(lái)代謝組學(xué)研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。據(jù)此,本文針對(duì)目前代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析中的常用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法及其研究進(jìn)展進(jìn)行介紹。
[Abstract]:Positive metabonomics is a rapidly developing subject in recent years. It has been widely used in many fields such as medicine, botany, microbiology, toxicology, drug development and so on [1-5]. These data have complex characteristics such as high dimension, small sample, high noise and so on. How to extract valuable information from complex metabonomics data and screen out potential biomarkers has become a hot and difficult point in metabonomics research in recent years. In this paper, the common statistical methods and their research progress in metabonomics data analysis are introduced.
【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;山東大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助(81172767) 高等學(xué)校博士學(xué)科專項(xiàng)基金(20122307110004)
【分類號(hào)】：R181.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1581241