代謝組學數(shù)據(jù)尺度縮放新算法及其應(yīng)用.pdf

1、代謝組學，即利用高通量、高靈敏度與高精確度的現(xiàn)代分析技術(shù)，結(jié)合模式識別方法研究生物體系在受到外界刺激或干擾因素后，其內(nèi)源性小分子代謝產(chǎn)物的動態(tài)變化，探究代謝模式變化與生命現(xiàn)象之間的關(guān)系，已成為當今系統(tǒng)生物學的一個研究熱點領(lǐng)域。隨著研究的深入，數(shù)據(jù)分析的問題越來越突出，并已成為代謝組學研究的關(guān)鍵技術(shù)和瓶頸之一。本文以代謝組學數(shù)據(jù)尺度縮放為主要研究內(nèi)容，發(fā)展新的代謝組學數(shù)據(jù)分析方法，并將其應(yīng)用于魚類營養(yǎng)代謝組學研究中。主要的研究內(nèi)容包括:<

2、br>　　一、提出了模型自適應(yīng)尺度縮放方法。該方法根據(jù)后續(xù)的多元統(tǒng)計模型，自適應(yīng)地優(yōu)化尺度縮放系數(shù)，使后續(xù)的統(tǒng)計模型能夠更魯棒、更準確的獲取數(shù)據(jù)中與研究問題相關(guān)信息。將新方法與UV、Pareto和VAST等常用方法比較，采用真實的代謝組學數(shù)據(jù)進行驗證，結(jié)果表明，新方法能夠減小噪聲和無關(guān)代謝物信號的影響，提高重要代謝物的信號強度，有效保留原始譜圖的結(jié)構(gòu)信息，提高多元統(tǒng)計分析模型對特征信息提取的準確性。
　　二、將新的數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用

3、于羅非魚營養(yǎng)代謝研究中。研究?；撬崴胶蜕L時期對羅非魚代謝的影響。分析結(jié)果表明:隨著飼料中牛磺酸含量升高，多種氨基酸、O-乙酰糖蛋白、肌醇和檸檬酸含量有所降低，而牛磺酸、極低密度脂蛋白和乳酸含量顯著升高;隨著生長時期變化，血漿中多種氨基酸、糖類、脂類等物質(zhì)含量發(fā)生了復雜的變化。
　　本文提出的模型自適應(yīng)尺度縮放方法具有良好的普適性，應(yīng)用新算法研究?；撬岷蜕L時期對羅非魚生長的影響，研究結(jié)果可為牛磺酸作用機制以及魚類科學養(yǎng)殖提供參