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乳腺癌代谢物组模式特征发现方法及HPLC/M S/M S分析
被引量：
13
1
作者
沈朋
康宇飞
程翼宇
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第10期1798-1802,共5页
提出一种基于单独最优特征组合和BP神经网络的代谢物组模式特征发现方法,并用其寻找到尿样中与乳腺癌最为相关的4种核苷,组成一组特异性检测参数.经HPLC/MS/MS联用法鉴定,它们是乳清酸核苷、1-甲酰化腺苷、S-腺苷-L-蛋氨酸及N2-甲酰化鸟...
提出一种基于单独最优特征组合和BP神经网络的代谢物组模式特征发现方法,并用其寻找到尿样中与乳腺癌最为相关的4种核苷,组成一组特异性检测参数.经HPLC/MS/MS联用法鉴定,它们是乳清酸核苷、1-甲酰化腺苷、S-腺苷-L-蛋氨酸及N2-甲酰化鸟苷.将这4种核苷作为输入变量,用BP神经分类网络建立乳腺癌诊断模型.留一法交叉验证和独立验证结果表明,该模型预测准确率达到90%以上.
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关键词
代谢组学
特征选择
HPLC/MS/MS
乳腺癌诊断
核苷
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职称材料
题名
乳腺癌代谢物组模式特征发现方法及HPLC/M S/M S分析
被引量：
13
1
作者
沈朋
康宇飞
程翼宇
机构
浙江大学医学院附属第一医院
浙江大学药物信息学研究所
出处
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第10期1798-1802,共5页
基金
浙江省科技计划(批准号:2004C33026)资助.
文摘
提出一种基于单独最优特征组合和BP神经网络的代谢物组模式特征发现方法,并用其寻找到尿样中与乳腺癌最为相关的4种核苷,组成一组特异性检测参数.经HPLC/MS/MS联用法鉴定,它们是乳清酸核苷、1-甲酰化腺苷、S-腺苷-L-蛋氨酸及N2-甲酰化鸟苷.将这4种核苷作为输入变量,用BP神经分类网络建立乳腺癌诊断模型.留一法交叉验证和独立验证结果表明,该模型预测准确率达到90%以上.
关键词
代谢组学
特征选择
HPLC/MS/MS
乳腺癌诊断
核苷
Keywords
Metabonomics/Metabolomics
Feature selection
HPLC/MS/MS
Diagnosis of breast cancer
Nucleoside
分类号
O657.6 [理学—分析化学]
O235 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
乳腺癌代谢物组模式特征发现方法及HPLC/M S/M S分析
沈朋
康宇飞
程翼宇
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
13
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