代谢组学数据分析的统计学方法

发布时间：2018-03-07 22:24

  本文选题：代谢组学　切入点：生物标志物　出处：《中国卫生统计》2014年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：正代谢组学是近年发展快速的一门学科,目前在医学、植物学、微生物学、毒理学、药物研发等诸多领域中得到了广泛的应用[1-5]。代谢组学研究产生大量的数据,这些数据具有高维、小样本、高噪声等复杂特征。如何从复杂的代谢组学数据中提取出有价值的信息,筛选出潜在的生物标志物成为近年来代谢组学研究的热点和难点。据此,本文针对目前代谢组学数据分析中的常用统计学方法及其研究进展进行介绍。
[Abstract]:Positive metabonomics is a rapidly developing subject in recent years. It has been widely used in many fields such as medicine, botany, microbiology, toxicology, drug development and so on [1-5]. These data have complex characteristics such as high dimension, small sample, high noise and so on. How to extract valuable information from complex metabonomics data and screen out potential biomarkers has become a hot and difficult point in metabonomics research in recent years. In this paper, the common statistical methods and their research progress in metabonomics data analysis are introduced.
【作者单位】： 哈尔滨医科大学卫生统计学教研室;山东大学卫生统计学教研室;
【基金】：国家自然科学基金资助(81172767) 高等学校博士学科专项基金(20122307110004)
【分类号】：R181.1

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1581241