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代谢组学数据预处理谱峰对齐方法的研究现状: 2015年; 代谢组学（metabolomics/metabonomics）是继基因组学、转录组学和蛋白质组学之后新近发展起来的一门学科,是目前组学研究领域的热点之一。其概念最早是由英国学者Nicholson等[1]在1999年基于核磁共振（nuclear magnetic resonance,NMR）分析的基础上提出的,通过对生物体液、组织和细胞提取物随时间变化的代谢物运用核磁共振、色谱、质谱等分析技术进行检测[2-3].; 蔡富文罗潇谢彪刘美娜; 关键词：谱峰代谢组学数据预处理生物体液 NICHOLSON 基因组学

压缩感知理论在小样本量蛋白质组学变量筛选研究中的应用被引量：1: 2019年; 目的探索基于压缩感知理论变量筛选方法在小样本量蛋白质组学研究中应用的效果和特点,为小样本量的蛋白质组学的变量筛选提供更灵敏、可靠的方法。方法模拟实验比较基于CS理论的变量筛选方法与偏最小二乘(PLS)及随机森林(RF)筛选变量的能力,通过灵敏度、特异度及平衡准确度评价其变量筛选效果;利用CS变量筛选方法筛选非小细胞肺癌两亚型组(腺癌和鳞状细胞癌)的差异蛋白。结果模拟实验表明,CS理论的变量筛选方法在样本量较小时具有较好的变量筛选效果,灵敏度、特异度及平衡准确度均较高;利用基于CS理论的变量筛选方法筛选,获得肺腺癌和鳞状细胞癌间差异表达蛋白22种,被证明是肺腺癌和鳞状细胞癌间有差异的蛋白为:Cytokeratin 6A、Cytokeratin 6B、Cytokeratin 6C、PKP1、P63、MCT1。结论基于CS理论的变量筛选方法在样本量特别少时,筛选变量的效果优于PLS和RF,更适用于小样本蛋白质组学数据变量筛选研究。; 张薇张秋菊王玉鹏谢彪孙琳高兵叶倩田伟侯小文刘美娜; 关键词：压缩感知蛋白质组学小样本

多次交叉验证对PLSDA模型的影响研究被引量：5: 2017年; 目的比较一次交叉验证和多次交叉验证对PLSDA最优模型的影响,探讨在个体正确分组和少数个体错分时,多次交叉验证对PLSDA最优模型稳定性的影响。方法打乱数据集中个体顺序进行多次交叉验证,通过一次交叉验证和多次交叉验证的方法对模拟数据和真实数据进行分析,使用成分数和MSEP等参数值来评价模型变异性和稳定性。结果模拟数据结果,仅进行1次交叉验证结果成分数为3,MSEP值为0.3792;在不打乱数据标签时,5000次交叉验证结果中,成分数范围是2~6,MSEP值的范围0.2569~0.5794;打乱5%的标签时,5000次交叉验证结果中,成分数范围是1~8,MSEP值的范围0.2061~0.6463;真实数据结果,进行1次交叉验证结果成分数为4,MSEP值为0.1376;10000次交叉验证成分数范围是4~10,MSEP范围是0.0802~0.3761。结论一次交叉验证结果不稳定,在应用PLSDA建模时,多次交叉验证在少量个体错分时能够获得稳定模型,建议使用多次交叉验证确保PLSDA模型稳定性。; 曲思杨张秋菊王文佶谢彪孙琳高兵刘美娜; 关键词：高维数据

基于排序融合模型的紫癜性肾炎差异变量筛选研究: <正>背景与目的:利用融合排序思想,结合四种变量筛选方法建立排序融合模型,使用该模型所获得的变量融合排序进行紫癜性肾炎差异变量的筛选。方法:将t检验、Wilcoxon秩和检验、PLS、随机森林四种变量筛选方法所获得的变量...; 谢彪刘美娜; 关键词：紫癜性肾炎; 文献传递

基于logistic回归模型的儿童过敏性紫癜影响因素研究被引量：2: 2015年; 目的：分析儿童过敏性紫癜的影响因素，为疾病的预防提供线索和依据。方法通过调查问卷收集414名过敏性紫癜及对照组儿童的相关信息；分别采用t检验、χ2检验和秩和检验比较病例组和对照组的差异。利用logistic回归模型分析儿童过敏性紫癜的影响因素。结果单因素分析结果显示，病例组和对照组年龄、母亲和父亲受教育程度差异有统计学意义；饮食规律性、食用生冷、油炸和辛辣食物、肉类、饮料、奶及奶制品、水果和蔬菜差异有统计学意义；出生方式、母乳喂养、混合喂养以及母亲孕前接触有害物质差异有统计学意义。调整年龄、性别和母亲受教育程度后多因素分析结果显示，儿童过敏性紫癜的保护因素有：生活在农村地区、睡眠时间、水果食用频率、甜食食用频率、肉类食用频率、母亲受教育程度；儿童过敏性紫癜的危险因素有：混合喂养、口嚼食物喂养、怀孕期间患病、生冷食物食用频率、坚果食用频率、辛辣食物食用频率。结论保证儿童充足的睡眠、少吃生冷和辛辣食物以及充足的肉类和水果可以降低过敏性紫癜的发生风险；预防过敏性紫癜还可以提倡母乳喂养、避免口嚼食物喂养。; 谢彪曲思杨相静罗潇王文佶刘美娜; 关键词：过敏性紫癜儿童 LOGISTIC回归分析影响因素

基于色谱-质谱平台的代谢组学数据预处理方法被引量：6: 2017年; 代谢组学的概念自20世纪90年代被正式提出,已被广泛应用于医学研究领域,其一般研究流程包括样本采集、样本检测、数据预处理、数据分析和生物学解释等。常用的样本检测技术有核磁共振（nuclear magnetic resonance,NMR）和高分辨率色谱-质谱联用技术，本文所述方法针对后者。; 孙琳张秋菊王文佶曲思杨谢彪高兵刘美娜; 关键词：代谢组学数据预处理方法色谱-质谱高分辨率噪声强度缺失数据

动态代谢组学数据分析方法介绍被引量：5: 2016年; 近年来，代谢组学发展迅速并广泛应用于营养学、毒理学、疾病诊断等各个领域。随着研究的深入，代谢组学所获得的数据集因研究设计的不同而日益复杂，产生了有时间间隔的动态代谢组学数据。然而目前分析此类数据的方法十分有限，并且在大多数情况下，这种动态数据所带来的因时间因素产生的变异直接被忽略。; 王文佶张秋菊曲思杨谢彪高兵孙琳刘美娜; 关键词：代谢组学数据集疾病诊断动态数据营养学毒理学

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谢彪

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