【摘 要】
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质谱技术以其高灵敏度、高通量以及高覆盖范围等特点,目前已广泛应用于非靶向和靶向代谢组学研究中,是筛选病理相关的潜在生物标志物和分子机制研究的一种有力工具。然而,由于生物样品的异质性和仪器设备的不稳定,质谱代谢组学数据在采集过程中往往存在许多干扰因素,如信号漂移、数据元素缺失、不必要的变异等。因此,在下游统计分析之前,通常需要对数据进行预处理,消除这些干扰因素对分析结果的不利影响。本文以质谱数据预处
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质谱技术以其高灵敏度、高通量以及高覆盖范围等特点,目前已广泛应用于非靶向和靶向代谢组学研究中,是筛选病理相关的潜在生物标志物和分子机制研究的一种有力工具。然而,由于生物样品的异质性和仪器设备的不稳定,质谱代谢组学数据在采集过程中往往存在许多干扰因素,如信号漂移、数据元素缺失、不必要的变异等。因此,在下游统计分析之前,通常需要对数据进行预处理,消除这些干扰因素对分析结果的不利影响。本文以质谱数据预处理步骤的缺失值填补与批次效应校正作为研究切入点,主要内容如下:一、本文分析讨论了质谱代谢组学数据中的缺失值问题,并提出了一种基于非负矩阵分解的缺失值填补方法。该方法对初始数据矩阵进行非负约束的因子分解,并对重构矩阵加权平均得到一个新的加权重构矩阵,最后将初始矩阵中缺失的元素用加权重构矩阵中的相应值填补。在模拟缺失数据中,本文引入归一化均方根误差、高斯图模型的F1 score和平均排序得分作为填补性能评价指标,充分讨论了不同缺失机制、比例以及异常值存在时,该方法与其他常见的缺失值填补方法的性能。结果表明,基于非负矩阵分解的填补方法相比其他方法具有更好的填补精度与鲁棒性,且在数据集存在异常值时依然表现稳健。二、本文提出了一种基于QC样本的线性回归批次效应校正方法。该方法先对不同批次的QC样本构建线性回归模型,再将模型参数迁移至目标样本中校正实测数据中由批次效应引起的漂移。与其他常见的校正方法相比,基于QC样本的线性回归方法不仅能够有效地抑制批次效应带来的离子峰丰度水平差异,而且能够更多地保留原始变量之间的相关关系。因此,该方法操作简便、计算量小且性能优异,可作为质谱代谢组学数据预处理步骤之一推广使用。
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