本文選題：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 模糊邏輯��； 參考：《分析測試學報》2017年06期

【摘要】：該研究將主成分分析、偏最小二乘判別分析等多元統(tǒng)計分析方法用于煙草血漿、尿液和肺組織代謝組學數(shù)據(jù)的分析,以揭示暴露于不同煙氣中大鼠血漿、尿液和肺組織中內(nèi)源性生物標志物的整體變化情況,篩選潛在生物標志物;將血樣、尿樣和肺組織代謝輪廓譜分析得到的生物標志物進行整合,運用神經(jīng)模糊網(wǎng)絡(luò)模型對標志物進行縮減,并用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型預測能力,確定煙氣暴露不同時間(7,14,30 d)以及不同煙氣暴露對大鼠內(nèi)源性代謝物變化影響"因果效應"密切相關(guān)的關(guān)鍵生物標志物群,明確不同煙氣對大鼠機體損傷機制的異同。
[Abstract]:In this study, principal component analysis, partial least squares discriminant analysis and other multivariate statistical methods were used to analyze metabolic data of tobacco plasma, urine and lung tissue to reveal the plasma of rats exposed to different fumes.The overall changes of endogenous biomarkers in urine and lung tissues, screening potential biomarkers, and integrating biomarkers from blood, urine and lung tissue metabolic profile analysis,The neural fuzzy network model is used to reduce the marker, and the artificial neural network is used to evaluate the prediction ability of the model.The key biomarker groups which were closely related to the effect of different smoke exposure on endogenous metabolites in rats were identified, and the differences and similarities of injury mechanisms of different smoke to rats were determined.
【作者單位】： 清華大學化學系;江西中煙工業(yè)有限責任公司;珠海清大弘瑞生物科技有限公司;
【基金】：中國煙草總公司重大專項項目(110201401025(JH-03))
【分類號】：R99;TP18

【參考文獻】

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