李俊南
- 作品数:4 被引量:20H指数:2
- 供职机构:哈尔滨医科大学更多>>
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- OPLS方法的原理及其在代谢组学数据判别分析中的应用被引量:15
- 2014年
- 目的探讨orthogonal projection to latent structures(OPLS)方法的原理、特点及其在代谢组学高维数据分析中的应用。方法通过R语言编程实现OPLS方法,利用模拟试验探索OPLS的特性及适用条件,并通过实际数据进行验证。结果利用一个OPLS预测主成分的模型拟合效果与利用偏最小二乘(PLS)多个主成分的模型拟合效果相同,同时具有较好的判别能力,其得分图的可视化效果优于PLS。结论 OPLS能够有效去除自变量矩阵X中与因变量Y无关的信息,使模型变得简单、易于解释,同时具有较好的可视化效果,可有效地用于代谢组学数据分析中。
- 李俊南侯艳孙凤宇李康
- 关键词:ORTHOGONALPROJECTIONLATENT代谢组学
- 基于正交偏最小二乘方法的代谢组学数据分析研究
- 目的:代谢组学数据具有高维、小样本的特性,其中既有对分类起作用的差异变量,同时包含大量相关的无差异变量,如果利用偏最小二乘方法进行分析,则由于相关变量的影响,使差异变量分散在多个主成分上,当主成分个数大于3时,无法更好地...
- 李俊南
- 关键词:公共卫生疾病防控流行病学医学统计
- 核正交偏最小二乘在代谢组学数据分析中的应用被引量:5
- 2015年
- 目的探索核正交偏最小二乘方法的特点及其在代谢组学数据分析中的应用。方法通过模拟实验和真实代谢组学数据,评价核正交偏最小二乘方法的模型预测能力及其可视化效果。结果模拟数据分析表明,当数据间存在线性关系时,KOPLS与传统的线性OPLS具有相同的效果;当数据间存在非线性关系时,KOPLS具有相对更高的预测能力,得分图的可视化效果更好。实际数据分析结果显示,应用KOPLS能够提高模型预测能力和改善可视化效果。结论对于高维非线性关系的代谢组学数据更适合使用KOPLS方法。
- 李俊南侯艳李康
- 关键词:非线性代谢组学
- 基于稀疏偏最小二乘方法的复发性卵巢癌脂质组学生物标志物的筛选研究
- 上皮性卵巢癌是女性生殖器官常见的恶性肿瘤之一.90%以上的卵巢癌患者诊断时己进展到晚期(Ⅲ/Ⅳ期).超过60%的进展期患者在术后化疗后会发生复发.这些患者很难治愈,5年总生存率为25-35%.因此,发现新的复发性卵巢癌生...
- 李俊南侯艳李康
- 关键词:上皮性卵巢癌疾病复发生物标志物