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

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廈門大學碩士學位論文核磁共振代謝組學數(shù)據(jù)處理新方法及應用姓名:徐樂申請學位級別:碩士專業(yè):無線電物理指導教師:董繼揚20090601摘要代謝組學是關于定量描述生物內(nèi)源性代謝物質(zhì)的整體及其對內(nèi)因和外因變化應答規(guī)律的科學,是系統(tǒng)生物學的有機組成部分。以核磁共振(icResonance,N慨1為主要分析手段的代謝組學通常稱為NMR代謝組學,已經(jīng)廣泛地應用到了包括藥物研發(fā),分子生理學,分子病理學,基因功能組學,營養(yǎng)學,環(huán)境科學等重要領域。NMR代謝組學的數(shù)據(jù)具有非線性、高維性、小樣本性等特點,開發(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發(fā)展的關鍵。本文從數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)分析兩個方面入手,提出基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計差異性的自適應分段積分方法和基于非負矩陣分解算法的數(shù)據(jù)分析方法。本文的主要內(nèi)容如下:一、簡要綜述了目前代謝組學研究中常用的模式分析方法,討論了代謝組學數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢。二、提出了基于統(tǒng)計差異性的自適應分段積分數(shù)據(jù)預處理方法。提出描述數(shù)據(jù)統(tǒng)計差異性的函數(shù),并根據(jù)變量的統(tǒng)計差異性自適應地選擇積分間隔,實現(xiàn)數(shù)據(jù)矩陣的自適應分段積分。采用模擬數(shù)據(jù)集和素食研究的真實數(shù)據(jù)集對算法有效性進行驗證,結(jié)果表明,自適應分段積分有助于提高樣品分類與... 內(nèi)容來自轉(zhuǎn)載請標明出處.

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