基于PCA的代谢组学数据滤噪方法

• 作者: 丁俊 董继扬 许晶晶 邓伶莉
• 来源期刊: 光电技术应用
• 学科: 物理学
• 关键词: 代谢组学 干扰因素 主成分分析(PCA)
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理
• 页码范围: 60-65
• 页数: 6页
• 分类号: O482.532
• 字数: 4324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1255.2012.01.016

摘要

代谢组学数据不可避免地受到各种刺激因素的作用,如何降低干扰因素的影响是代谢组学数据预处理的一个重要任务。详细分析了代谢组学数据方差的构成及其在特征空间中的分布特点,并在此基础上提出一种滤除未知干扰因素的新方法,提高感兴趣因素的显著性。文中采用真实的代谢组学数据验证新滤波算法的有效性,并与正交信号校正（orthogonal signalcorrection,OSC）方法进行比较。实验结果表明,新滤波方法可以在抑制未知干扰因素影响的同时,较好地保留感兴趣因素信息以及生物体内在的个体差异信息,降低模型发生过拟合的危险,使后续的统计分析结果更可靠。