[发明专利]一种用于代谢组学数据处理中消除外源性成分干扰的分析方法无效

专利信息
申请号: 201110230853.0 申请日: 2011-08-12
公开(公告)号: CN102930182A 公开(公告)日: 2013-02-13
发明(设计)人: 刘树民;闫广利;柳长凤;卢芳 申请(专利权)人: 刘树民
主分类号: G06F19/18 分类号: G06F19/18
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150040 黑龙江省哈尔*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 代谢 数据处理 消除 外源性 成分 干扰 分析 方法
【权利要求书】:

1.代谢组学方法评价药物整体生物效应时,一种清除外源性成分数据干扰的方法,所述方法包括步骤:

(1)数据分组,即将空白组和动物模型组合并为一组,将给药组单独组成一组。

(2)数据处理,即应用化学计量学的正交偏最小二乘判别分析法(OPLS-DA)对(1)中分成的两组数据进行处理,给出S-Plot图,或者应用化学计量学的偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)进行处理,给出Loadings Plot图,再或者应用化学计量学的主成分分析法(PCA)进行处理,给出Loadings Plot图。

(3)数据剔除,即结合Trend Plot图,在OPLS-DA分析的S-Plot图中,或者是在PLS-DA分析的Loadings Plot图中,再或者是PCA分析的Loadings Plot图中,选择只有在给药组存在而在另一组中不存在的数据点,即为外源性成分数据,将这部分数据剔除。

2.一种如权利要求1(1)所述的数据分组方法,其特征在于将不含外源性成分(如药物及其代谢物)数据的所有组合并为一组,将含有外源性成分(如药物及其代谢物)数据的所有组合并为另一组。

3.一种如权利要求1(2)所述的数据处理方法,其特征在于应用化学计量学的正交偏最小二乘判别分析法(OPLS-DA)或者偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)再或者主成分分析法(PCA)进行处理。

4.一种如权利要求1(3)所述的数据剔除方法,其特征在于外源性成分数据点集中分布于S-Plot图中的一端,或者是Loadings Plot图中的一个区域,并且Trend Plot图中显示这些数据点只存在于给药组中,而在另一组中不存在,这些数据点即为要剔除的外源性数据点。

5.权利要求1中的代谢组学数据,是指利用液相色谱-飞行时间质谱采集的数据,生物样本包括血液、尿液、脑脊液、唾液、组织匀浆液、细胞培养液。

6.权利要求1中的药物包括化学药物、中药、中药复方。

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