某些腫瘤蛋白組質譜數據的分析模型及其應用.pdf

1、近年來，腫瘤已經嚴重威脅人類健康。尋找腫瘤的潛在生物標記對惡性腫瘤的早期診斷和治療起到非常重要的作用。基于質譜技術的蛋白質組學數據分析能為腫瘤的早期診斷提供有力手段。從海量的腫瘤質譜數據中挖掘具有樣本差異的標志物或者可以體現樣本差異的特征，對惡性腫瘤標記物的識別具有重要的價值。本文在對腫瘤質譜的數據分析中，提出了一種從SELDI血清蛋白質中提取樣本特征的方法。此方法具有較高的準確率、敏感性與特異性。具體工作如下：
　　(1)從蛋白

2、組學質譜原始數據中，采用重采樣、基線校正、標準化、平滑、峰識別與提取、峰值對比等手段，提取到了具有較高可靠性的質譜峰值。
　　(2)提出了兩種圖形表示的方法，一種是將峰值轉化為氨基酸序列，另外一種是將峰值轉化為0-1序列。通過序列對比來提取代表樣本差異的特征，并將特征看成腫瘤樣本的標志物。
　　(3)根據樣本特征，構建了樣本二分類模型。本文將支持向量機運用到腫瘤標志物的分類器實現上，并對模型參數進行優(yōu)化。與其他方法結果的比較