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PLS-DA模型四种诊断统计量在代谢组学应用中的比较

发布时间:2017-09-22 21:10

  本文关键词:PLS-DA模型四种诊断统计量在代谢组学应用中的比较


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【摘要】:目的比较PLS-DA模型四种诊断统计量在代谢组学数据分析中的检验效能和稳定性。方法采用双重交叉验证和置换检验的PLS-DA模型验证策略,并分别使用四种诊断统计量对模拟数据和实际数据进行分析。结果AUC统计量较误判数(率)、Q2和DQ2统计量具有更高的检验效能;同时,AUC统计量与其他三种诊断统计量相比较,具有更高的稳定性。结论 AUC统计量是PLS-DA模型验证过程中一种稳定有效的诊断统计量,推荐作为代谢组学研究中进行PLS-DA分析时的首选诊断统计量。
【作者单位】: 哈尔滨医科大学卫生统计学教研室;
【关键词】PLS-DA 代谢组学 诊断统计量 双重交叉验证 置换检验
【基金】:国家支撑项目资助(2011BAI09B02) 国家自然科学基金(81172767)
【分类号】:R311
【正文快照】: 近年来,偏最小二乘判别分析(PLS-DA)在高维组学数据分析中应用十分普遍,特别在代谢组学领域,已成为一种常用的数据分析方法[1-2]。PLS-DA是一种集合了主成分分析、典型相关分析和多元线性回归特点的数据分析方法,与主成分分析相同的是都试图提取出反映数据变异的最大信息,但主

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:902871

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