复杂环境与生物样本的模型解析

发布时间：2020-04-07 04:06

【摘要】：技术的飞速发展带动了社会的进步,短时间即可获得大量数据。数据中蕴含着大量规律,在复杂环境与生物体系的解析中,化学计量学为规律的发现提供了可能。在化学计量学研究中,模式识别技术发展迅速。模式识别技术通过计算机和数学结合对复杂数据进行模式分类,已广泛应用到生物、能源、经济、化学等各个领域,。本论文针对复杂环境与生物样本解析中的问题,采用定性、定量分析模型和其它方法加以解析。综述了光谱数据预处理中常用的平滑滤波、小波变换、多元散射校正以及中心化、归一化和标准化等预处理方法和多元线性回归、主成分分析法、偏最小二乘法、人工神经网络、支持向量机等方法。运用传统或新建模型应用于不同的复杂体系,具体研究内容如下:1.测得不同药品X射线衍射(XRD)数据的基础上,利用主成分分析(PCA)等方法对测得的XRD数据进行分析。结果显示,通过PCA方法对不同药物的分离效果较好。2.利用肺癌病人血清中所含有的多种微量元素含量,采用统计学ROC曲线分析方法和独立样本T检验方法进行分析。3.利用化学计量学结合拉曼光谱技术,并结合几种预处理方法,对血清癌瘤特征信息进行提取。通过主成分分析法(PCA)、非负矩阵分析(NMF)、偏最小二乘判别法(PLS-DA)、非线性相关判别分析(ULDA)、线性相关判别分析(LDA)对健康和癌瘤患者血清进行判断和鉴别,探索对肺癌疾病的早期筛查。
【图文】：

微量元素的ROC曲线分布

肺癌患者和正常人的拉曼光谱
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R914;R730.43

【参考文献】

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本文编号：2617424