本文關(guān)鍵詞：核磁共振代謝組學(xué)數(shù)據(jù)處理新方法及應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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廈門(mén)大學(xué)碩士學(xué)位論文核磁共振代謝組學(xué)數(shù)據(jù)處理新方法及應(yīng)用姓名:徐樂(lè)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專(zhuān)業(yè):無(wú)線(xiàn)電物理指導(dǎo)教師:董繼揚(yáng)20090601摘要代謝組學(xué)是關(guān)于定量描述生物內(nèi)源性代謝物質(zhì)的整體及其對(duì)內(nèi)因和外因變化應(yīng)答規(guī)律的科學(xué),是系統(tǒng)生物學(xué)的有機(jī)組成部分。以核磁共振(icResonance,N慨1為主要分析手段的代謝組學(xué)通常稱(chēng)為NMR代謝組學(xué),已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到了包括藥物研發(fā),分子生理學(xué),分子病理學(xué),基因功能組學(xué),營(yíng)養(yǎng)學(xué),環(huán)境科學(xué)等重要領(lǐng)域。NMR代謝組學(xué)的數(shù)據(jù)具有非線(xiàn)性、高維性、小樣本性等特點(diǎn),開(kāi)發(fā)符合這些特性、且具有一定普適性的數(shù)據(jù)分析方法是代謝組學(xué)發(fā)展的關(guān)鍵。本文從數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)分析兩個(gè)方面入手,提出基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)差異性的自適應(yīng)分段積分方法和基于非負(fù)矩陣分解算法的數(shù)據(jù)分析方法。本文的主要內(nèi)容如下:一、簡(jiǎn)要綜述了目前代謝組學(xué)研究中常用的模式分析方法,討論了代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢(shì)。二、提出了基于統(tǒng)計(jì)差異性的自適應(yīng)分段積分?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理方法。提出描述數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)差異性的函數(shù),并根據(jù)變量的統(tǒng)計(jì)差異性自適應(yīng)地選擇積分間隔,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)矩陣的自適應(yīng)分段積分。采用模擬數(shù)據(jù)集和素食研究的真實(shí)數(shù)據(jù)集對(duì)算法有效性進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明,自適應(yīng)分段積分有助于提高樣品分類(lèi)與... 內(nèi)容來(lái)自轉(zhuǎn)載請(qǐng)標(biāo)明出處.

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