【摘 要】
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目的 利用连续小波变换对代谢组色谱数据进行变换分析,获得重要的低丰度肿瘤标志物。方法 将代谢组一维色谱数据通过不同多尺度连续小波变换获得二维系数图像,再使用random f
【基金项目】
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国家自然科学基金(81302511,81473072,81573256);黑龙江省博士后科学基金(LBH-Z16150);哈尔滨医科大学创新科学研究基金(2016JCZX13)
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目的 利用连续小波变换对代谢组色谱数据进行变换分析,获得重要的低丰度肿瘤标志物。方法 将代谢组一维色谱数据通过不同多尺度连续小波变换获得二维系数图像,再使用random forest（RF）算法对其图像进行模式识别和特征提取,筛选潜在的低浓度生物标志物。结果 针对色谱数据经过连续小波变换处理后,RF建模判别效果较原始色谱数据有很大的提高。结论 针对色谱数据进行小波变换后的特征提取结果,对质谱数据的某一段进行重点分析,能够筛选出重要的低丰度肿瘤标志物,具有重要研究价值。
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