检索结果-内蒙古大学图书馆

分析化学 2009年第2期37卷 211-215页

作者：徐琨朱尔一杨芃原刘银坤厦门大学化学化工学院现代分析科学教育部重点实验室复旦大学化学系复旦大学生物医学研究院复旦大学附属中山医院肝癌研究所

建立运用表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱获取乙肝病人和健康人血清蛋白指纹图谱数据,并用偏最小二乘(PLS)变量筛选法建立乙型肝炎(HBV)病人和健康人的分类模型,最终得到分类模型的交叉检验相关系数达0.97以上,判别准确率显著提高。... 详细信息

建立运用表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱获取乙肝病人和健康人血清蛋白指纹图谱数据,并用偏最小二乘(PLS)变量筛选法建立乙型肝炎(HBV)病人和健康人的分类模型,最终得到分类模型的交叉检验相关系数达0.97以上,判别准确率显著提高。对模型进行分析,找出对乙型肝炎病人和健康人的差异有重要影响的因素或变量。这些变量为某些质荷比区间内特定蛋白的峰强度值,反映这些质荷比区间内蛋白量的增加或减少,与乙肝病的形成有密切关系,可作为重要的生物标志物,进一步加以研究。本研究采用所得模型的拟合值等一些信息来做分类图,能较好地表达回归模型的分类效果。

关键词：乙型肝炎表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱偏最小二乘变量筛选分类模型海量数据建模

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蛋白质中三联氨基酸数与二级结构数的模型研究

引用

厦门大学学报（自然科学版） 2009年第5期48卷 704-708页

作者：朱尔一厦门大学化学化工学院现代分析科学重点实验室福建厦门361005

蛋白质的一级结构或序列与二级结构的关系在蛋白质结构研究中是很重要的,通过建立模型的方法来研究这种关系.在文献中已有的模型(蛋白质一级结构中的二联氨基酸与蛋白质二级结构的模型)的基础上,建立了蛋白质一级结构中的三联氨基酸个... 详细信息

蛋白质的一级结构或序列与二级结构的关系在蛋白质结构研究中是很重要的,通过建立模型的方法来研究这种关系.在文献中已有的模型(蛋白质一级结构中的二联氨基酸与蛋白质二级结构的模型)的基础上,建立了蛋白质一级结构中的三联氨基酸个数与蛋白质二级结构个数模型.该模型能够较准确地反映蛋白质的一级结构或序列与蛋白质的二级结构的关系,比较适合应用于氨基酸序列长度变化较大的建模数据,同二联氨基酸与二级结构模型比较,由于三联氨基酸含有更多氨基酸之间的耦合信息,该模型的拟合精度更高.由于蛋白质一级结构中的三联氨基酸的种类数很大(为4200),用以建模的变量数就很大,同时从DSSP数据库得到的样本量也很大(为11600),用以建模的数据量很大.研究结果表明,PLS变量筛选法是一种建立大数据模型有效的方法,可有效地处理变量数为4200,样本数为11600这样大数据量的建模问题.

关键词：蛋白质二级结构预测偏最小二乘法变量筛选海量数据建模三联氨基酸

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由质谱分析数据建立肝癌病人与健康人血清的分类模型

引用

质谱学报 2008年第5期29卷 268-273页

作者：徐琨朱尔一杨芃原刘银坤厦门大学化学化工学院现代分析科学教育部重点实验室福建厦门361005 复旦大学化学系上海200433 复旦大学生物医学研究院上海200032 复旦大学附属中山医院肝癌研究所上海200032

通过对质谱数据处理和分析,建立肝细胞癌(HCC)病人与健康人的分类模型,可以用来判别样本是否来源于肝癌病人。运用表面加强激光解析电离-飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)获取肝癌病人和健康人血清蛋白指纹图谱数据,并运用偏最小二乘(PLS)变... 详细信息

通过对质谱数据处理和分析,建立肝细胞癌(HCC)病人与健康人的分类模型,可以用来判别样本是否来源于肝癌病人。运用表面加强激光解析电离-飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)获取肝癌病人和健康人血清蛋白指纹图谱数据,并运用偏最小二乘(PLS)变量筛选法建立分类模型,最终得到分类模型的交叉检验相关系数达0.96以上,判别准确率大大提高。同时对模型进行分析,找出对肝癌病人和健康人的差异有重要影响的因素或变量。这些变量为30个质荷比区间内特定蛋白的峰强度值,反映这些质荷比区间内蛋白量的增加或减少与肝癌的形成有密切关系,可作为重要的生物标志物进一步加以研究。并且采用所得模型的拟合值等一些信息做分类图,能较好地表达回归模型的分类效果。

关键词：肝细胞癌表面加强激光解析电离-飞行时间质谱偏最小二乘变量筛选分类模型海量数据建模

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化学计量学技术用于肝脏疾病的研究

化学计量学技术用于肝脏疾病的研究

引用

作者：徐琨厦门大学

学位级别：硕士

采用生物质谱技术对肝脏组织进行分析,可得到大量的质谱数据。本研究采用化学计量学技术对所得的生物质谱数据作处理与分析,可以得到很多有意义的信息和结果。肝脏是最重要的人体器官之一,在人体中发挥着巨大的作用。它是人体最大的解... 详细信息

采用生物质谱技术对肝脏组织进行分析,可得到大量的质谱数据。本研究采用化学计量学技术对所得的生物质谱数据作处理与分析,可以得到很多有意义的信息和结果。肝脏是最重要的人体器官之一,在人体中发挥着巨大的作用。它是人体最大的解毒器官,具有化解细菌、酒精和其它毒素的功能;同时又是最大的消化腺和新陈代谢器官。可以说,一旦肝脏发生病变,人体正常的运转将受到极大的威胁。但是,肝脏又是一个极其脆弱的器官,酗酒、不健康的饮食、不洁的水源都是造成肝脏病变的主要原因。中国一直是肝病的高发病区,这和我国人民的生活习惯和饮食结构有巨大的关系。更为可怕的是,肝病作为一类恶性疾病,主要包括甲型肝炎、乙型肝炎、肝细胞癌、肝硬化等,严重危害人民身体健康。尤以肝癌的高死亡率,每年将夺取千万人的生命。因此,早期预防检测肝病的发生和临床治愈肝病,对于我国医疗健康事业有着现实和重大的意义。本研究将常用的化学计量学方法,运用到不同肝病的血清蛋白质质谱数据处理中。希望通过对数据的建模,不但能够预测区分样本的来源,同时筛选出与肝病形成、转移、治疗相关的生物标志物。为适应于生物海量数据建模分析,改进了偏最小二乘(PLS)变量筛选法,将其运用到肝病研究中。并且发展利用PLS变量筛选方法,编写了新的VBA程序。意义在于发展一种适合处理复杂生物数据的化学计量学算法,为临床预防治疗肝病提供可靠的研究基础。并为化学计量学应用于生物数据分析探索一条途径。本论文分为以下几个部分: 第一章,文献调研:通过调研大量详实的文献,概述了化学计量学方法的发展历程、研究范畴、各种常用的模式识别技术和变量筛选法。在此基础上,结合肝病的危害、研究进展、研究方法,归纳本论文研究的立题依据、研究目的、意义及主要内容。第二章,原理部分:介绍了偏最小二乘方法的原理,在此基础上发展了一种新的基于PLS的变量删除判据。发展了一种利用PLS的变量筛选方法,详细介绍了此法的原理、推理过程和验证、操作过程、方法特点及部分VBA程序。该法根据PLS建模中的回归系数等一些信息,筛选原始自变量,能在不损失模型预报能力的前提下,除去一些冗余的或影响不大的原始自变量,使模型更简洁。第三至第五章,PLS变量筛选法在肝病研究中的应用: (1)通过SELDI-TOF-MS分析获得山东省立医院乙肝病人和健康人血清蛋白质指纹图谱。因为生物质谱数据的复杂性,将数据进行前处理。应用PLS变量筛选法分析谱图数据,建立乙肝病分类模型。得到的模型交叉检验相关系数可达0.9745,判别准确率为100%。结果较为理想,可为正确判别样本来源提供一个可靠的基础。文中采用所得模型的拟合值等一些信息做分类图的方法,能很好的表达回归模型的分类效果。模型筛选出对乙肝病人和健康人的差异,有重要影响的因素或变量。这些变量为某些质荷比区间内特定蛋白的峰强度值,反映这些质荷比区间内蛋白量的增加或减少,与乙型肝炎的形成有密切关系,可作为重要的生物标志物,进一步加以研究。 (2)改进了数据处理方法,并运用PLS变量筛选法建立肝癌病人和健康人的分类模型,得到模型的交叉检验相关系数达到0.96以上,判别准确率100%。模型筛选出30个与肝癌形成有密切关系的变量。在肝癌形成过程中,这30个质荷比区间内特定蛋白质的量有明显变化,15个增加,另外15个减少。此外,采用所得模型的拟合值等一些信息来做分类图,能较好地表达回归模型的分类效果。 (3)选择由SELDI-TOF-MS产生的肝癌伴门静脉癌栓和不伴门静脉癌栓的血清蛋白质指纹图谱。样本全部来自复旦大学肝癌研究所。同时运用两种数据处理方法,通过PLS变量筛选法建立区分两类样本的分类模型。得到模型的交叉检验相关系数分别达到0.9553和0.9404,预报准确率同为98.3%。文中通过比较CR-n图,验证了两种分类方法都适用于该数据的分析。建立的肝癌伴门静脉癌栓分类模型,选取的40和46个变量可作为判别PVTT形成的可靠基础。这些质荷比区间内的蛋白量的增加或减少,与门静脉癌栓的形成有密切的关系。通过将PLS变量筛选法与分类树模型加以比较,说明其具有更强的预测判别能力,并能够筛选出更多有意义的生物标志物。表明PLS变量筛选法能够很好的处理由SELDI-TOF-MS产生的数据,将有可能被应用于临床研究。第六章,总结了本论文工作的主要结论和创新点,并提出了对今后工作的设想。在原有基础上改进了基于偏最小二乘法(PLS)的变量筛选方法;运用PLS变量筛选法建立了乙肝病人和健康人的分类模型、肝癌患者和健康人的分类模型;并将PLS变量筛选法应用于门静脉癌栓形成的研究;筛选出了一些有意义的潜在的与肝病形成有密切关系的生物标志物;将PLS变量筛选法与现有检测方法加以比较,得出本方法预报更准确更稳定。本文对许多生物数据的处理结果表明,PLS变量筛选法能够有效

关键词：肝病表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱偏最小二乘变量筛选分类模型海量数据建模

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偏最小二乘变量筛选法建立蛋白质中三联氨基酸数与二级结构数的模型

偏最小二乘变量筛选法建立蛋白质中三联氨基酸数与二级结构数的模...

引用

中国化学会第26届学术年会化学信息学与化学计量学分会场

作者：朱尔一厦门大学化学化工学院化学系现代分析科学教育部重点实验室

＜正＞蛋白质的一级结构或序列与二级结构的关系在蛋白质结构研究中是很重要的。利用蛋白质的一级结构或序列预测蛋白质的二级结构的研究方法有很多种,其中有一种Chou采用方法[1],考虑蛋白

关键词：蛋白质二级结构预测偏最小二乘法变量筛选海量数据建模三联氨基酸

来源：评论

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