基于二维最大重叠离散小波变换的代谢组质谱数据的预处理方法

• 作者: 侯艳 李康 李贞子 邓魁
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 代谢组学 质谱数据 数据预处理 小波变换
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 850-852,856
• 页数: 4页
• 字数: 3054字
• 语种: 中文

摘要

目的 通过二维最大重叠离散小波变换(maximal overlap discrete wavelet transform,MODWT)对代谢组学质谱数据进行预处理,去除一定的噪声和批次效应,提高分析方法的有效性和稳定性.方法 针对卵巢癌和卵巢囊肿的质谱数据,选取Haar小波函数对其进行二维MODWT的数据变换,获得不同尺度的数据,再对其中的细节数据置0和进行重构.对预处理后的数据用随机森林(RF)方法筛选差异变量和建立判别模型,评价预处理的效果.结果 经过二维MODWT处理后的质谱数据建模判别效果明显优于使用原始数据得到的结果.结论 针对质谱数据,二维MODWT方法能够更好地进行特征提取,提高模型的判别能力,具有研究价值和应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李康	哈尔滨医科大学卫生统计学教研室	95	646	15.0	21.0
2	李贞子	哈尔滨医科大学卫生统计学教研室	9	52	3.0	7.0
3	侯艳	哈尔滨医科大学卫生统计学教研室	39	143	6.0	10.0
4	邓魁	哈尔滨医科大学卫生统计学教研室	3	2	1.0	1.0