本文關鍵詞：核磁共振代謝組學數據處理新方法及應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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廈門大學碩士學位論文核磁共振代謝組學數據處理新方法及應用姓名:徐樂申請學位級別:碩士專業(yè):無線電物理指導教師:董繼揚20090601摘要代謝組學是關于定量描述生物內源性代謝物質的整體及其對內因和外因變化應答規(guī)律的科學,是系統生物學的有機組成部分。以核磁共振(icResonance,N慨1為主要分析手段的代謝組學通常稱為NMR代謝組學,已經廣泛地應用到了包括藥物研發(fā),分子生理學,分子病理學,基因功能組學,營養(yǎng)學,環(huán)境科學等重要領域。NMR代謝組學的數據具有非線性、高維性、小樣本性等特點,開發(fā)符合這些特性、且具有一定普適性的數據分析方法是代謝組學發(fā)展的關鍵。本文從數據預處理和數據分析兩個方面入手,提出基于數據統計差異性的自適應分段積分方法和基于非負矩陣分解算法的數據分析方法。本文的主要內容如下:一、簡要綜述了目前代謝組學研究中常用的模式分析方法,討論了代謝組學數據分析的發(fā)展趨勢。二、提出了基于統計差異性的自適應分段積分數據預處理方法。提出描述數據統計差異性的函數,并根據變量的統計差異性自適應地選擇積分間隔,實現數據矩陣的自適應分段積分。采用模擬數據集和素食研究的真實數據集對算法有效性進行驗證,結果表明,自適應分段積分有助于提高樣品分類與... 內容來自轉載請標明出處.

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