基于小波变换的代谢组色谱指纹图谱的判别分析

发布时间：2018-05-11 09:00

  本文选题：代谢组 + 小波变换　； 参考：《中国卫生统计》2013年02期

【摘要】：目的探索小波变换在代谢组学超高效液相色谱信号分析中的作用。方法将卵巢癌和卵巢囊肿的色谱数据使用不同的连续小波基函数和不同尺度变换,随机抽取一定数量的训练数据,采用随机森林(RF)方法进行特征筛选建立模型,最后对测试数据集进行判别分析,计算ROC曲线下面积AUC值。结果经过小波变换预处理后的数据建模分类效果明显优于原始数据,其中墨西哥帽(mexh)小波变换分类效果最好。结论基于小波变换的代谢组特征提取方法能够明显提高模型的判别能力,具有研究价值。
[Abstract]:Objective to explore the role of wavelet transform in the analysis of ultrahigh performance liquid chromatography (HPLC) signals in metabolic group. Methods the chromatographic data of ovarian cancer and ovarian cyst were selected randomly by using different continuous wavelet basis function and different scale transform. Finally, the area AUC value under the ROC curve is calculated by discriminating the test data set. Results the classification effect of the pre-processed data by wavelet transform is better than that of the original data, among which the Mexican mexh wavelet transform has the best classification effect. Conclusion the method based on wavelet transform can obviously improve the discriminant ability of the model.
【作者单位】： 哈尔滨医科大学卫生统计学教研室;
【基金】：国家自然科学基金项目(81172767) 哈尔滨医科大学伍连德青年基金(WLD-QN1105)
【分类号】：R312

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1873306