分类特征变量法用于筛选鼻咽癌代谢标记物

摘要：

本文提出1种新的筛选生物标记物的方法--分类特征变量法(CCV).该法是在偏最小二乘法(PLS)的原理上,建立的统计学方法,不但包含判别函数的信息,而且兼顾分类潜变量的信息,在生物标记物筛选过程中表现出优势.本文不仅阐述了CCV法的原理和计算方法,还对实际代谢组数据体系的应用过程进行了详细描述.针对气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)获得的鼻咽癌病人和健康人的血清代谢指纹图谱数据,采用该法筛选潜在的生物标记物.得到19个变量,分别对应13种内源性代谢物,并与载荷矢量图法筛选得到的代谢标记物的判别能力进行比较.以2种方法各自筛选出的特征变量为输入数据,用偏最小二乘-线性判别分析(PLS-DA)和交互检验(CV)分别验证其分类判别能力和预测能力.结果表明,CCV明显优于目前常用的载荷矢量图法,是1种新的快速有效的生物标记物筛选方法.

关键词：分类特征变量法、载荷矢量图法、鼻咽癌、代谢组学、生物标记物

所属期刊栏目：27

分类号：Q74;O641.12(生物小分子的结构和功能)

资助基金：国家自然科学基金20875104;中国博士后科学基金20080440181;中国博士后科学基金200902481;科技部国际科技合作项目2007DFA40680

在线出版日期：2010-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：421-424