【摘 要】
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目的探索小波变换在代谢组学超高效液相色谱信号分析中的作用。方法将卵巢癌和卵巢囊肿的色谱数据使用不同的连续小波基函数和不同尺度变换，随机抽取一定数量的训练数据，采用随
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目的探索小波变换在代谢组学超高效液相色谱信号分析中的作用。方法将卵巢癌和卵巢囊肿的色谱数据使用不同的连续小波基函数和不同尺度变换，随机抽取一定数量的训练数据，采用随机森林（RF）方法进行特征筛选建立模型，最后对测试数据集进行判别分析，计算ROC曲线下面积AUC值。结果经过小波变换预处理后的数据建模分类效果明显优于原始数据，其中墨西哥帽（mexh）小波变换分类效果最好。结论基于小波变换的代谢组特征提取方法能够明显提高模型的判别能力，具有研究价值。
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