【摘 要】
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代谢组学数据分析的一个主要目标就是寻找与疾病密切相关的生物标记物,因此我们期望找到有效的方法能够筛选出这些代谢产物。本文提出了一种有效的算法—稀疏线性判别分析法(
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代谢组学数据分析的一个主要目标就是寻找与疾病密切相关的生物标记物,因此我们期望找到有效的方法能够筛选出这些代谢产物。本文提出了一种有效的算法—稀疏线性判别分析法(SLDA),用该方法分析复杂的代谢组学数据能够同时进行分类和变量的选择。与其他两种方法偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和竞争适应重加权采样法(CARS)相比,该法能得到较好的分类结果并且能筛选出与生化研究结论一致的生物标记物。而且,通过选出的变量建立模型,稀疏线性判别分析法可以应用于有限数量样本的高维模型,而线性判别分析(LDA)不能解决此问题。结果表明,稀疏线性判别分析法是一种分析代谢组学数据非常有效的方法。
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