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分类先验特征选择算法在代谢组学数据变量筛选中的应用
被引量：
1
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作者
王娅妮
杜丽晶
+1 位作者
郭拓
肖雪
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期423-431,共9页
该文提出了基于无监督判别投影特征选择的支持向量机方法(UDPFS-SVM)用于标志物筛选。UDPFS-SVM首先通过无监督判别投影算法(UDPFS)引入分类先验信息、添加正则化与惩罚函数等约束自适应地获得具有稀疏性的判别投影矩阵,然后根据获得的...
该文提出了基于无监督判别投影特征选择的支持向量机方法(UDPFS-SVM)用于标志物筛选。UDPFS-SVM首先通过无监督判别投影算法(UDPFS)引入分类先验信息、添加正则化与惩罚函数等约束自适应地获得具有稀疏性的判别投影矩阵,然后根据获得的矩阵求得相应低维代谢矩阵,最后建立支持向量机(SVM)分类模型寻找生物标志物。所提出的方法能够同时进行模糊学习与稀疏学习,并可合理利用变量之间的依赖关系。通过UDPFS-SVM与偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法对高脂血症大鼠血浆代谢组学数据进行变量筛选,并采用方差分析、ROC曲线、线性判别分析(LDA)对筛选得到的生物标志物进行评价。结果表明,两种方法均发现8个生物标志物。方差分析显示UDPFS-SVM方法获得的生物标志物均具有显著性差异,且显著性差异值均大于PLS-DA;ROC结果显示UDPFS-SVM结果为1.00,比PLS-DA结果高0.05;LDA显示UDPFS-SVM获得的生物标志物在高脂血症样本中可以更好地消除组内代谢差异,区分组间代谢差异,说明UDPFS-SVM方法在高脂血症生物标志物发现上优于PLS-DA,为生物标志物的发现提供了一种新思路。
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关键词
变量筛选
无监督判别投影
分类先验信息
非线性
高维小样本
代谢组学
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职称材料
题名
分类先验特征选择算法在代谢组学数据变量筛选中的应用
被引量：
1
1
作者
王娅妮
杜丽晶
郭拓
肖雪
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
上海交通大学药学院
广东药科大学中医药研究院
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期423-431,共9页
基金
陕西省教育厅科学研究计划项目(20JK0532)。
文摘
该文提出了基于无监督判别投影特征选择的支持向量机方法(UDPFS-SVM)用于标志物筛选。UDPFS-SVM首先通过无监督判别投影算法(UDPFS)引入分类先验信息、添加正则化与惩罚函数等约束自适应地获得具有稀疏性的判别投影矩阵,然后根据获得的矩阵求得相应低维代谢矩阵,最后建立支持向量机(SVM)分类模型寻找生物标志物。所提出的方法能够同时进行模糊学习与稀疏学习,并可合理利用变量之间的依赖关系。通过UDPFS-SVM与偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法对高脂血症大鼠血浆代谢组学数据进行变量筛选,并采用方差分析、ROC曲线、线性判别分析(LDA)对筛选得到的生物标志物进行评价。结果表明,两种方法均发现8个生物标志物。方差分析显示UDPFS-SVM方法获得的生物标志物均具有显著性差异,且显著性差异值均大于PLS-DA;ROC结果显示UDPFS-SVM结果为1.00,比PLS-DA结果高0.05;LDA显示UDPFS-SVM获得的生物标志物在高脂血症样本中可以更好地消除组内代谢差异,区分组间代谢差异,说明UDPFS-SVM方法在高脂血症生物标志物发现上优于PLS-DA,为生物标志物的发现提供了一种新思路。
关键词
变量筛选
无监督判别投影
分类先验信息
非线性
高维小样本
代谢组学
Keywords
variable screening
unsupervised discriminative projection
classified prior informa⁃tion
non-linear
high-dimensional and small samples
metabonomics
分类号
O615.45 [理学—无机化学]
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分类先验特征选择算法在代谢组学数据变量筛选中的应用
王娅妮
杜丽晶
郭拓
肖雪
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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