偏最小二乘判别分析结合F-score用于蛋白质组学质谱数据的特征筛选

• 作者: 张世芝 张明锦 杜一平
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 化学
• 关键词: 特征选择 质谱 F-score 偏最小二乘判别分析
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 页码范围: 1467-1470
• 页数: 4页
• 分类号: O657
• 字数: 845字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于偏最小二乘判别分析和F-score的特征筛选方法,并将其用于蛋白质组学质谱数据分析.该方法主要包含3个步骤:(1)用LIMPIC算法对原始数据进行预处理；(2)计算每个变量的F-score值并将所有变量按F-score值降底的顺序排列；(3)采用偏最小二乘判别分析交互检验按前向选择法选择最佳变量子集.用本方法对一组结肠癌数据进行分析,最终从原始的16331个质荷比变量中选择了8个特征质荷比作为潜在的生物标记物.用所选择的特征对独立测试集的样本进行判别,其灵敏度和特异性分别达到了95.24％和100％.结果表明,所提出的方法可用于蛋白质组学质谱数据的特征筛选及样本分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜一平		47	216	8.0	12.0
2	张世芝	青海民族大学化学与生命科学学院	21	70	5.0	7.0
3	张明锦	青海师范大学化学系	20	45	4.0	5.0