【摘 要】
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目的通过随机森林回归(random forest,RF)方法提取不同批次间质控(quality control,QC)样本数据的批次特征,从而移除代谢组研究样本数据的批次效应,提高统计分析方法的分类识
【基金项目】
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国家自然科学基金(81773551),省自然科学基金(H2018012),哈尔滨医科大学研究生科研创新项目(YJSKYCX2018-07HYD)
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目的通过随机森林回归(random forest,RF)方法提取不同批次间质控(quality control,QC)样本数据的批次特征,从而移除代谢组研究样本数据的批次效应,提高统计分析方法的分类识别能力。方法利用心血管疾病的代谢组质控样本在检测过程中产生的系统误差,通过随机森林回归方法获得质控样本质谱数据的系统误差特征,从而移除研究样本数据中存在的批次效应。对校正后的质谱数据用可视化方法和定量度量指标进行评价,再用统计方法筛选差异变量和建立判别模型,评价移除效果。结果经过QC-RF回归方法移除批次效应
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