基于自助集成技术的小儿呼吸道合胞病毒肺炎的代谢组学数据分析研究

发布时间：2021-05-12 00:27

　　代谢组学旨在通过检测生物流体中小分子代谢物浓度的变化来探究生物系统的代谢变化与各种生命现象的关系。其基本研究策略是将高通量分析检测平台与化学计量学数据解析方法相结合。化学计量学的作用在于从基于高通量分析技术产生的海量的代谢组学数据中,快速、合理地分析所得数据并从中挖掘出有意义的生物信息,主要包括识别组间（例如疾病组和正常组）代谢差异（即,模式识别）和寻找表征组间代谢差异的潜在生物标志物（即,变量选择）。在代谢组学数据分析中,通常采用单个模型来实现组间代谢差异的识别和生物标志物的寻找。然而,众所周知,基于单个模型给出的结果往往存在一定的不可靠性和不稳定性。因此,在本论文中,鉴于自助集成算法（bagging）在提高单个模型的稳定性和可靠性方面的独特优势,套索算法（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）和分类树算法（classificationtree,CT）能选择重要变量以及确定其相应的重要性值的优势,以及径向基函数网络（radial basis function network,RBFN）的良好的建模性能,发展了两种新... 

【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 代谢组学及其研究现状
    1.2 化学计量学
        1.2.1 变量选择及其稳定性
        1.2.2 模式识别
    1.3 集成学习
        1.3.1 集成学习简述
        1.3.2 Bagging算法
    1.4 小儿呼吸道合胞病毒肺炎
    1.5 本文的立题依据和主要工作
    参考文献
第二章 自助集成-分类树径向基函数网络算法用于小儿呼吸道合胞病毒肺炎的代谢组学数据分析研究
    2.1 前言
    2.2 理论
        2.2.1 分类树(CT)
        2.2.2 径向基函数网络(RBFN)
        2.2.3 分类树径向基函数网络(CTRBFN)
        2.2.4 自助集成-分类树径向基函数网络(BAG-CTRBFN)
        2.2.5 模式识别性能指标
        2.2.6 变量选择稳定性度量
    2.3 数据集
    2.4 结果与讨论
    2.4 小结
    参考文献
第三章 自助集成套索算法用于小儿呼吸道合胞病毒肺炎的代谢组学数据分析研究
    3.1 前言
    3.2 理论
        3.2.1 套索算法(LASSO)
        3.3.2 自助集成套索算法(BAG-LASSO)
        3.2.3 模式识别性能指标
        3.2.4 变量选择稳定性度量
    3.3 数据集
    3.4 结果与讨论
    3.5 小结
    参考文献
第四章 总结
在校期间发表及待发表的学术论文
致谢



本文编号：3182383