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基于小波变换特征提取的代谢组低浓度标志物的筛选
被引量：
2
1
作者
李贞子
侯艳
+1 位作者
邓魁
李康
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2018年第1期2-6,共5页
目的利用连续小波变换对代谢组色谱数据进行变换分析,获得重要的低丰度肿瘤标志物。方法将代谢组一维色谱数据通过不同多尺度连续小波变换获得二维系数图像,再使用random forest(RF)算法对其图像进行模式识别和特征提取,筛选潜在的低浓...
目的利用连续小波变换对代谢组色谱数据进行变换分析,获得重要的低丰度肿瘤标志物。方法将代谢组一维色谱数据通过不同多尺度连续小波变换获得二维系数图像,再使用random forest(RF)算法对其图像进行模式识别和特征提取,筛选潜在的低浓度生物标志物。结果针对色谱数据经过连续小波变换处理后,RF建模判别效果较原始色谱数据有很大的提高。结论针对色谱数据进行小波变换后的特征提取结果,对质谱数据的某一段进行重点分析,能够筛选出重要的低丰度肿瘤标志物,具有重要研究价值。
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关键词
低浓度标志物
代谢组
生
物
标志
物
小波变换
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题名
基于小波变换特征提取的代谢组低浓度标志物的筛选
被引量：
2
1
作者
李贞子
侯艳
邓魁
李康
机构
哈尔滨医科大学卫生统计学教研室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2018年第1期2-6,共5页
基金
国家自然科学基金(81302511
81473072
+2 种基金
81573256)
黑龙江省博士后科学基金(LBH-Z16150)
哈尔滨医科大学创新科学研究基金(2016JCZX13)
文摘
目的利用连续小波变换对代谢组色谱数据进行变换分析,获得重要的低丰度肿瘤标志物。方法将代谢组一维色谱数据通过不同多尺度连续小波变换获得二维系数图像,再使用random forest(RF)算法对其图像进行模式识别和特征提取,筛选潜在的低浓度生物标志物。结果针对色谱数据经过连续小波变换处理后,RF建模判别效果较原始色谱数据有很大的提高。结论针对色谱数据进行小波变换后的特征提取结果,对质谱数据的某一段进行重点分析,能够筛选出重要的低丰度肿瘤标志物,具有重要研究价值。
关键词
低浓度标志物
代谢组
生
物
标志
物
小波变换
Keywords
Low concentration marker
Metabolomics
Biomarker
Wavelet transform
分类号
O657.7 [理学—分析化学]
R730.4 [医药卫生—肿瘤]
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作者
出处
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被引量
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1
基于小波变换特征提取的代谢组低浓度标志物的筛选
李贞子
侯艳
邓魁
李康
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2018
2
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