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人体能量摄入量与能量消耗量平衡是评估健康的标准之一。不平衡的能量摄入量可能造成生物体组织细胞损伤、机体过度肥胖等后果。评估能量摄入量对人的身体健康管理具有重大意义。目前评估能量摄入量的主要方法是膳食回顾法，该方法不仅耗时长，还会增加待评估人员的负担，所以亟需开发一种简单快速的能量摄入量评估方法。能量摄入后经过体内的消化代谢，会产生代谢产物作为废弃物排出体外。废弃物如尿液等，含有大量的化学物种，可以系统性反映生物体的饮食代谢状况和疾病进程。基于高灵敏、可无损检测两个组“指纹式”分子光谱特征的表面增强拉曼光谱(SERS),采用谱峰统计、无监督和有监督聚类算法分别对尿液的SERS信号开展分析，最终实现对不同能量摄入量的聚类分析。首先尝试对能量摄入量分组分别为1 500, 2 030和2 700千卡·日-1两个组的志愿者尿液SERS谱图进行谱峰分析，发现很多有机分子的拉曼谱峰存在一定程度的重叠，所以直接对谱峰进行解析及归属存在较大难度，需要采用化学计量学的方法建立分类模型，以实现良好区分和预测效果。对比无监督的主成分分析(PCA)和有监督的正交偏最小二乘判别分析(OPLS... 相似文献