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不同职业的人群健康状态不同,需要不同的健康管理方法,根据各类人群的体质特征建立健康状态的评估方法有助于开展个性化的健康指导.招募运动员(Athlete,n=31)和体力劳动者(Labour,n=42)共73人,分别收集两组志愿者的晨尿.运用一维核磁共振(1D NMR)技术检测尿液中的代谢产物.建立主成分(PCA)及正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)模型筛选2类人群间的差异代谢标志物.通过可接收操作特征曲线(ROC)评价代谢标志物的假阳性特征,t-test检验代谢标志物的显著性.利用代谢标志物建立两类人群的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)预测模型.模型的有效性通过内部交叉、置换检验和外部预测检验确认.结果显示2类人群之间差异的代谢物有24个,通过其中20个代谢标志物建立的预测模型最优(曲线下面积AUC=0.998).内部交叉验证的误判率(FDR)分别为3.2%和0.内部置换检验的p=3.34×10~(–5).外部预测检验误判率为0.这为不同职业人群健康预测模型的建立提供了思路. 相似文献
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近红外光谱法快速测定植物油中脂肪酸含量 总被引：12，自引：0，他引：12
应用近红外光谱技术建立了快速测定植物油中4种脂肪酸含量的方法。应用气相色谱法测定52个植物油样品中棕榈酸(C16：0)、硬脂酸(C18：0)、油酸(C18：1)和亚油酸(C18：2)的含量作为其化学值(真值)。建模集样品数为41,检验集样品数为11,通过对模型的优化,结果表明建模样品集脂肪酸的化学值(真值)与近红外预测值的相关系数r分别为：r(C16：0)=0.891,r(C18：0)=0.837,r(C18：1)=0.982,r(C18：2)=0.971。检验样品集脂肪酸的化学值与近红外预测值的相关系数分别为0.921,0.891,0.946和0.949。实验结果表明气相色谱法测得的植物油中四种脂肪酸含量与近红外预测值之间存在较好的线性关系。应用近红外光谱法测定植物油中主要脂肪酸的含量是可行的。该方法既快速、方便,又可进行同一样品的多组分分析,有很好的应用前景。 相似文献
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