【摘 要】
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代谢组学是一门以代谢物组分析为基础、以高通量检测为手段、以信息建模与系统整合为目标的新的交叉学科,已成为生命科学研究的热点之一。由于代谢组学数据维数高,且涉及多种
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代谢组学是一门以代谢物组分析为基础、以高通量检测为手段、以信息建模与系统整合为目标的新的交叉学科,已成为生命科学研究的热点之一。由于代谢组学数据维数高,且涉及多种技术平台,给代谢组学数据分析提出了巨大的挑战。数据稀疏化是解决高维数据分析的一个有效方法,本文就代谢组学数据稀疏化问题进行深入研究,主要内容如下:一、提出了基于SIS(Sure Independence Screening)的稀疏偏最小二乘法,即SIS-SPLS。该方法通过对偏最小二乘法迭代过程中方向向量的求解过程中加入SIS过程,实现了稀疏回归。通过理论分析,证明了 SIS-SPLS具有良好的渐近性质。此外,模拟和真实的代谢组学数据分析结果均说明:SIS-SPLS在建立稀疏模型的同时具有良好的预测性能。二、针对多源数据的稀疏化问题,分别通过G2检验联合多重检验方法和拓展似然比检验联合多重检验方法实现变量相关性和互补性的分析,并在此基础上,提出基于互补性的多源数据稀疏化方法。最后,利用模拟数据和真实多源代谢组学数据验证新方法的有效性和可靠性。三、通过代谢物定量分析实现核磁共振波谱数据的稀疏化。并设计相应的软件,实现核磁共振氢谱的定量分析。本文的研究有助于更好地建立一个稀疏化模型,为代谢组学数据分析提供了新的方法。
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