Advertisement

论文研究:LC/MS代谢组学数据不同标准化方法的对比分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
本研究采用液相色谱-质谱(LC/MS)技术进行代谢组学数据分析,并比较了多种标准化方法的效果,旨在优化数据处理流程。 在代谢组学数据处理过程中,规范化是一个关键环节,旨在减少非生物因素导致的变异(如仪器批次效应),同时保留生物学上的差异性。多种归一化技术通常针对每个样本进行调整。其中一种常见方法是基于总离子流(TIC)对单一样本中的所有特征强度值进行标准化处理,即将其除以该样品中所有特征强度之和。然而,在代谢组学数据集中,这些方法的许多假设往往并不可靠。 因此,我们对比了上述传统技术与两种新的归一化策略:一种是针对每种特定代谢物而非整个样本进行调整(BRDG);另一种则基于实验样品中的中位数水平对每个代谢物值进行标准化处理(MED)。通过评估大型人血浆数据集内一部分目标测定的代谢物的相关性,我们发现BRDG和MED归一化技术显著优于其他方法,并且后者的性能通常甚至不及完全不执行任何规范化操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • LC/MS
    优质
    本研究采用液相色谱-质谱(LC/MS)技术进行代谢组学数据分析,并比较了多种标准化方法的效果,旨在优化数据处理流程。 在代谢组学数据处理过程中,规范化是一个关键环节,旨在减少非生物因素导致的变异(如仪器批次效应),同时保留生物学上的差异性。多种归一化技术通常针对每个样本进行调整。其中一种常见方法是基于总离子流(TIC)对单一样本中的所有特征强度值进行标准化处理,即将其除以该样品中所有特征强度之和。然而,在代谢组学数据集中,这些方法的许多假设往往并不可靠。 因此,我们对比了上述传统技术与两种新的归一化策略:一种是针对每种特定代谢物而非整个样本进行调整(BRDG);另一种则基于实验样品中的中位数水平对每个代谢物值进行标准化处理(MED)。通过评估大型人血浆数据集内一部分目标测定的代谢物的相关性,我们发现BRDG和MED归一化技术显著优于其他方法,并且后者的性能通常甚至不及完全不执行任何规范化操作。
  • MetNormalizer:用于大规模工具
    优质
    简介:MetNormalizer是一款专为处理和分析大规模代谢组学数据设计的标准化软件工具。它能够有效提升数据分析的一致性和准确性,适用于科研人员及生物信息学专家使用。 要安装MetNormalizer,请按照以下步骤操作: # 安装 `devtools` 包(如果尚未安装) ```r if (!require(devtools)) { install.packages(devtools) } ``` # 使用 devtools 安装 MetNormalizer 和 demoData 包 ```r library(devtools) install_github(jaspershen/MetNormalizer) install_github(jaspershen/demoData) ``` 为了演示如何使用MetNormalizer,我们将利用demoData包中的示例数据。请先安装这两个包。 接下来是使用这些包的用法: 加载所需的库 ```r library(demoData) library(MetNormalizer) ``` 设置文件路径: ```r path <- system.file(MetNormalizer) ``` 以上步骤将帮助您开始使用 MetNormalizer 进行代谢组学数据分析。
  • 滤波算
    优质
    本研究对多种常用数字信号处理中的滤波算法进行了深入探讨与实验验证,通过对比分析它们的特点、性能及应用场景,为实际工程选型提供参考依据。 各种滤波算法的比较分析
  • 微地震初至信号拾取
    优质
    本研究旨在通过对比分析多种技术手段对微地震事件初至信号的识别能力,探讨适用于复杂地质条件下的最优拾取策略。 微地震事件的初至拾取是微地震监测和定位的核心技术之一,对于理解地壳内部动态过程至关重要。本段落探讨了三种不同的初至拾取方法:STALTA法、AIC法以及分形维数法,并通过理论模型数据和实际数据的比较分析,评估了它们在不同信噪比条件下的性能。 首先,STALTA(Short–Term to Long–Term Average)是一种基于时间序列分析的方法。该方法通过对比信号短时段内的平均能量与长时段内的平均能量来识别事件初至时刻。当信号突然增强时,即短时段内能量显著超过长时段内能量,则认为是初至到达。此方法在高信噪比情况下表现良好,但在噪声较大的环境下可能出现误判。 其次,AIC(Akaike Information Criteria)法是一种统计模型选择的工具,在微地震初至拾取中用来评估不同模型的预测能力,并选择最优模型以确定初至时间。该方法在数据质量较高时能提供精确的初至拾取,但在低信噪比环境下准确性可能会下降。 此外,分形维数法利用信号的分形特性来识别初至时刻。这种方法能够量化信号复杂性和不规则性,在噪声环境中具有较高的抗干扰能力。即使在信噪比较低的情况下,该方法仍能保持较高精度进行初至拾取。然而,由于计算效率较低且受算法原理限制,无法单独准确地拾取初至。 综合对比分析表明,对于高信噪比的数据而言,STALTA法、AIC法和分形维数法的初至拾取精度都相对较高;而在低信噪比条件下,则是分形维数方法表现出更好的抗噪声性能。然而,考虑到效率问题及算法限制因素,并不建议单独使用分形维数方法进行微地震事件识别。 因此,在实际应用中推荐采用先用STALTA法快速定位潜在的初至时间范围,再利用AIC法在该范围内精确确定初至时刻的方法组合,以实现最佳效果。这种方法不仅提高了精度也保证了效率和实时性要求。 总的来说,这三种方法各有优势,并适用于不同的应用场景。未来随着技术进步,可能会出现更多高效且抗噪性能更强的微地震事件识别算法,进一步提升监测准确性。
  • 动力——
    优质
    本文探讨了动力学组成分析的方法与应用,通过综合实验数据和理论模型,深入解析物质在不同条件下的动态变化规律。 我们介绍了动力学分量分析(KCA),这是一种状态空间应用程序,它通过将随机过程的泰勒展开与卡尔曼滤波器结合使用来从一系列噪声测量中提取信号。与其他流行的降噪方法相比,例如快速傅立叶变换 (FFT) 或局部加权散点图平滑 (LOWESS),KCA 具有若干优点:首先,除了提供点估计外,它还能够进行频带估计;其次,它可以将信号分解为三个隐藏分量,并且可以直观地与位置、速度和加速度相关联;第三,在预测应用中更加稳健;第四,作为一种前瞻性的状态空间方法,KCA 对结构变化具有弹性。我们认为这种分解在分析金融价格的趋势跟踪、动量和均值回归时特别有用。当一种工具的价格加速长时间内不明显大于零时,它就会表现出金融惯性。我们对全球 19 种流动性最强的期货进行实证分析后发现,所有资产类别都存在强大的惯性。此外,我们认为 KCA 对做市商、流动性提供者和推子计算他们的交易范围也很有用。
  • 利用挖掘预测宫颈癌筛查
    优质
    本研究论文探讨了运用数据挖掘技术来预测不同宫颈癌筛查方法的有效性,旨在提高早期诊断率和治疗效果。通过分析大量医疗数据,寻找最优筛查策略,助力公共卫生决策。 宫颈癌仍然是全球死亡的主要原因之一,有效获取宫颈筛查方法面临巨大挑战。数据挖掘技术如决策树算法被用于生物医学研究进行预测分析。不平衡的数据集是从加州大学欧文分校的数据库中获得的,并使用合成少数过采样技术(SMOTE)来平衡实例数量增加的数据集。该数据集包括患者年龄、怀孕次数、避孕药具使用情况、吸烟模式和性传播疾病(STD)的时间顺序记录。 微软Azure机器学习工具被用来模拟结果,本段落主要探讨了利用诸如提升决策树、决策森林以及决策丛林算法等数据挖掘技术对宫颈癌进行预测,并根据AUROC曲线(受试者工作特征曲线下面积)、准确性、特异性和灵敏度进行了性能评估。研究采用10折交叉验证方法来验证模型的可靠性,结果显示提升决策树表现最佳。 在使用Hinselmann筛查法的情况下,提升决策树算法在AUROC曲线上取得了非常高的预测准确率(为0.978)。其他分类器的结果明显不如提升决策树算法。
  • SIFT、SURF和FAST算图像篡改检测
    优质
    本论文聚焦于评估SIFT、SURF及FAST三种特征检测算法在图像篡改识别中的效能,通过对比分析为图像完整性验证提供技术参考。 本项目旨在比较研究不同图像篡改检测算法的性能。通过分析各种标准(如特征点的数量、特征描述符等)下的结果来评估这些算法的效果。此类研究对于理解算法的行为及其对最终结果的影响至关重要。我们主要关注SIFT、SURF 和 FAST这三种算法的研究和对比。
  • 五类情感:SST-5集中NLP探讨与
    优质
    本文对SST-5数据集中的五种情感类别进行深入研究,并对比分析了多种自然语言处理技术在此任务上的表现和效果。 细粒度情感分类此仓库展示了对各种自然语言处理方法的比较与讨论,这些方法可以在SST-5数据集上执行五级情感分类。目标是使用多个基于规则、线性和神经网络的分类器来预测该数据集上的类别,并分析它们之间的差异。目前实现以下分类器: TextBlob:一种基于规则的方法,利用库中的内部polarity度量。 Vader:另一种基于规则的方法,采用库中提供的compound极性分数进行情感评估。 Logistic回归:在将词汇表转换为特征向量并考虑使用TF-IDF的词频影响后,在scikit-learn中训练简单的逻辑回归模型。 SVM(支持向量机):同样地,在将词汇表转化为特征向量,并利用TF-IDF来考量词频的影响之后,通过Sci-kit Learn进行训练。