不同病程的结核病患者的血浆代谢组学研究

结核病(tuberculosis,TB)是第二大由单一病原菌感染引起的致死性疾病,致死率仅次于艾滋病.与疾病进展相关的代谢标志物的发现有利于病情的防治,而代谢组学研究则是发现代谢标志物的重要手段之一.目前与TB病人相关的代谢组学研究还不多.该文利用基于核磁共振氢谱(1H NMR)的代谢组学技术,对不同病情程度TB患者的血浆代谢组进行了研究.正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)结果显示TB各组与健康对照组均可明显分离.统计分析发现,缬氨酸、丙氨酸、肌酸和3-羟基丁酸等代谢物在TB各组含量普遍高于对照组;乳酸、丙酮酸、N-乙酰糖蛋白、亮氨酸和谷氨酸等代谢物在疾病进展过程中呈逐渐增加的趋势,而三羧酸(tricartexylic acid,TCA)循环的中间产物——柠檬酸则呈逐渐降低的趋势,表明了代谢紊乱随疾病的逐渐变化过程.这些差异代谢物的变化表明TB患者体内能量代谢与糖酵解增强、脂肪酸生酮作用增强、TCA循环受阻、氨基酸代谢紊乱.     

运动员与体力劳动者代谢组学判别模型的建立

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.     

代谢组NMR分析与药物毒理研究

代谢组学是定量研究生物体内源性代谢物整体及其变化规律的科学,是系统生物学的一个重要组成部分. 通过代谢组分析,可以较为全面地认识给定生物系统受内因或外因的影响后其生物化学过程变化的规律. 目前,代谢组分析检测技术主要包括核磁共振波谱技术及色谱-质谱联用技术. 代谢组数据分析和挖掘技术主要包括非监督与监督的多变量分析模式识别方法. 目前已被广泛应用于病理生理、基因功能、药物毒理和环境毒理等领域. 该文简要综述了代谢组NMR分析中的实验设计、NMR谱的获取、模式识别技术和代谢组学在药物毒理评价中的应用.      

Ⅱ型糖尿病肾病小鼠肾水提物代谢组学研究

应用基于核磁共振的代谢组学方法研究Ⅱ型糖尿病模型db/db小鼠已发展到糖尿病肾病时肾脏代谢表型的变化.结合偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA),结果显示,与正常组相比,模型组肾水提物中的乳酸和糖等代谢物的含量显著升高,而谷氨酸、乙酸、胆碱和甘氨酸的含量显著降低,缬氨酸、肌酐、尼克酰胺、苯丙氨酸和酪氨酸含量略有降低.实验结果表明糖尿病肾病动物模型db/db小鼠的代谢特征不同于正常小鼠.代谢组学分析方法作为辅助手段,为糖尿病肾病的发病机制提供了良好的数据支持.     

基于支持向量机的玉米苗期田间杂草光谱识别

田间全面积均匀喷施除草剂不经济,还污染环境,精准喷施除草剂意义重大,其关键是正确识别杂草。用便携式野外光谱仪,在田间测量了玉米、马唐和稗草植株冠层在350～2 500 nm波长范围内的光谱数据,经过数据预处理,数据分析波长选为350～1 300和1 400～1 800 nm。数据处理采用支持向量机(SVM)模式识别方法。SVM具有可实现对小样本建模结构风险最小化、结果最优化、泛化能力强的优点。用线性、多项式、径向基和多层感知核函数对玉米和杂草建立二分类模型,结果表明,三阶多项式核函数SVM分类模型的正确识别率最高,达到80%以上,且支持向量比例较小。以二分类模型为基础,利用投票机制,建立了玉米、马唐和稗草的一对一多分类SVM模型,正确识别率达80%。田间光谱测量受光照、背景和仪器测量精度等条件的影响较大,但结果仍表明SVM结合光谱技术在田间杂草识别中应用潜力很大,此研究为田间杂草识别及传感器的建立提供了一种研究思路和应用基础。     

基于 1H NMR谱的给药赭石大鼠血清代谢组学研究

基于¹H NMR 的代谢组学方法对灌胃给药赭石的成年 Wistar 大鼠血清进行分析,运用主成分分析模式识别方法对所得数据进行处理,并对给药大鼠血清进行生化指标检测．研究结果表明,大鼠体内β-羟异丁酸、乙酸、丙酮、胆碱、甘油磷脂酰胆碱、葡萄糖、乳酸、低密度脂蛋白、极低密度脂蛋白和脂质等内源性代谢物浓度发生明显变化,可作为赭石的特征代谢物． 2 g/kg 和 5 g/kg 体重剂量赭石使大鼠机体产生大量活性氧化物(ROS),造成过氧化损伤,导致能量代谢和糖代谢紊乱,糖酵解反应增强,并且对肝功能造成了影响．
     

最小二乘支持向量机结合中红外光谱测定甲醇柴油甲醇含量

采用中红外光谱法对甲醇柴油的甲醇含量进行检测分析。首先,对采集到的原始光谱进行预处理(标准正则变换、多元散射校正、一阶微分、二阶微分、Savitzky-Goly平滑),采用偏最小二乘法和最小二乘支持向量机建立了甲醇柴油的甲醇含量预测模型,并比较了不同预处理方法对模型预测能力的影响。实验结果表明,LSSVM的建模效果最佳,其预测集相关系数R~2为0.981 8,预测均方误差RMSEP为1.3917%(体积比)。因此,中红外光谱技术可用于甲醇柴油中甲醇含量的快速检测,且可以达到很好的效果。     

混沌时间序列的支持向量机预测

根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机的强大的非线性映射能力, 建立了混沌时间序列的支持向量机预测模型,并在统计学习理论的基础上采用最小二乘方法来训练预测模型,利用该模型对嵌入维数与模型的均方根误差的关系进行了探讨.最后利用Mackey-Glass时间序列和变参数的Ikeda 时间序列对该模型进行了验证,结果表明,该预测模型能精确地预测混沌时间序列,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果.这一结论预示着支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法. 关键词： 混沌时间序列 支持向量机 最小二乘法     

灰度关联分析结合支持向量机用于近红外光谱研究

灰度关联分析是通过关联度的计算来理清系统中各因素之间的主次关系,找出影响较大的因素。简述了灰度关联分析的基本原理,并利用其对180个烟草样品的近红外谱进行了谱区优化,选取其中120个样品用于建模,另外60个样品用于模型检验。进一步利用偏最小二乘法和径向基支持向量机法分别建立了烟草样品的总糖、还原糖、烟碱及总氮的定量分析模型。结果表明,将灰度关联分析与支持向量机法联合用于烟草近红外光谱四个组分的定量分析,其模型的泛化能力和预测精度均有较明显的提高,从而能够有效地提高建模效率。     

基于最小二乘支持向量机的分数阶混沌系统控制

提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的分数阶混沌系统控制方法.基于分数阶线性系统稳定理论,通过线性分离的方法将系统分解为稳定的线性部分和相应的非线性部分,再利用支持向量机良好的非线性函数逼近和泛化能力设计了主动控制器,对非线性部分进行补偿,从而将分数阶混沌系统控制到平衡点.分别以分数阶Liu系统和分数阶Chen系统为例进行了仿真研究,表明该方法是有效和可行的.     

Discussion About Nonlinear Time Series Prediction Using Least Squares Support Vector Machine

The least squares support vector machine (LS-SVM) is used to study the nonlinear time series prediction. First, the parameter γ and multi-step prediction capabilities of the LS-SVM network are discussed. Then we employ clustering method in the model to prune the number of the support values. The learning rate and the capabilities of filtering noise for LS-SVM are all greatly improved.     

改进粒子群算法优化支持向量机在故障诊断中的应用研究

支持向量机(SVM)作为当前新型的机器学习方式,凭借解决小样本问题、高维问题和局部极值问题等方面的优越性,在当前故障诊断方面有突出的表现;文章根据对支持向量机的研究,发现其在分类模型参数选择上存在困难,为此,提出利用改进粒子群算法优化的办法,解决粒子群前期收敛速度过快导致后期容易优化不均的现象;通过粒子群算法优化与支持向量机分类模型结合,以轴承故障检测和诊断为例,分析次方法的优越性和提高支持向量机在故障诊断过程中的精准度;通过实际检测得出,这种算法优化的方法改进的支持向量机对于聚类性较差的故障分类具有很好的诊断功能。     

基于支持向量机、支持向量回归和分子对接的CYP450 1A2抑制剂的发现研究

支持向量机,支持向量回归和分子对接的计算方法已广泛应用于化合物的药理活性计算。为了提高计算的准确性和可靠性,拟以细胞色素P450酶1A2为研究载体,运用建立的联合SVM-SVR-Docking计算模型预测潜在的CYP1A2抑制剂。其中,建立的最优SVM定性模型训练集,内部测试集和外部测试集的准确率分别为99.432%,97.727%和91.667%。最优SVR定量模型训练集和测试集的R和MSE分别为0.763,0.013和0.753,0.056。实验表明两个模型具有较高的准确性和可靠性。通过对SVM和SVR模型结果的比较分析,发现连接性指数、分子构成描述符和官能团数目等分子描述符可能与CYP1A2抑制剂的辨识和活性预测密切相关。随后利用分子对接技术分析化合物与CYP1A2的结合构象及相互作用的稳定性。形成氢键相互作用的关键氨基酸包括THR124,ASP320;形成疏水相互作用的关键氨基酸包括ALA317和GLY316。所获得模型可用于天然产物化学成分中CYP1A2潜在抑制剂的活性计算及其介导的药物-药物相互作用预测提供理论指导,也为合理联合用药提供一定参考。共获得20个对CYP1A2具有潜在抑制活性的化合物。部分结果与文献结果相互印证,进一步说明了模型的准确性和联合计算策略的可靠性.     

最小二乘支持向量机方法对冬小麦叶面积指数反演的普适性研究

冬小麦叶面积指数(leaf area index, LAI)是进行作物长势判断和产量估测的重要农学指标之一,高光谱遥感技术为大面积、快速监测植被LAI提供了有效途径。在探讨利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)方法和高光谱数据对不同条件下冬小麦LAI的估算能力。在用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对PHI航空数据降维的基础上,利用实测LAI数据和高光谱反射率数据,构建LS-SVM模型,采用独立变量法,分别估算不同株型品种、不同生育时期、不同氮素和水分处理条件下的冬小麦LAI,并与传统NDVI模型反演结果对比。结果显示,每种条件下的LS-SVM 模型都具有比NDVI模型更高的决定系数和更低的均方根误差值, 即反演精度高于相应的NDVI模型。NDVI模型对不同株型品种、不同氮素和水分条件下冬小麦LAI估算精度不稳定,LS-SVM则表现出较好的稳定性。表明LS-SVM 方法利用高光谱反射率数据对于不同条件下的冬小麦LAI反演具有良好的学习能力和普适性。     

基于HHT与LSSVM的远区核爆电磁脉冲识别

为实现远区核爆电磁脉冲（NEMP）和闪电电磁脉冲（LEMP）的有效识别,提出一种基于希尔伯特黄变换（HHT）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的识别算法。采用希尔伯特黄变换对远区NEMP和LEMP进行分析,利用两种信号的Hilbert谱在不同频带上分布的差异性,选择谱图中两个区域的能量占比作为信号的特征,选择LSSVM作为分类器进行分类识别。实验结果表明,采用能量占比特征可有效识别NEMP和LEMP,且综合识别率可达到98.59%。     

基于拉普拉斯分值和超球支持向量机的轴承故障诊断方法设计

针对轴承振动信号中的故障信息往往很微弱,同时振动样本数据分布不平衡即故障样本占总样本数的比例低,从而导致故障诊断模型训练不精确而影响诊断精度的问题,提出了一种基于拉普拉斯分值和超球大间隔支持向量机的故障诊断方法。首先,采用有标签的训练样本数据和拉普拉斯分值法提取原始振动信号中的微弱故障信息,并降低其数据维数,从而得到用于故障诊断的特征向量,然后设计了一种改进的超球大间隔支持向量机的故障诊断模型,通过最小化超球体积和最大化超球边界和故障样本之间的间隔来实现故障诊断,以解决样本的不均衡问题,最终通过将测试样本数据代入决策方程并通过投票机制确定其故障类别。在Matlab环境下对轴承故障诊断进行实验,实验结果证明了文中方法能有效解决样本的不均衡情况下的故障诊断,且相对其它方法,具有诊断精度高和收敛速度快的优点。     

最小二乘支持向量机的核桃露饮品中脂肪成分的定量分析

利用近红外光谱对核桃露中的重要指标脂肪含量进行定量分析,同时进行建模变量优化、建模方法比较以优选最佳模型。为消除散射对光谱造成的影响,采用标准正态变换（SNV）方法对数据进行预处理,采用遗传算法（GA）结合向后间隔偏最小二乘法（BiPLS）优选的特征波长分别作为偏最小二乘法（PLS）及最小二乘支持向量机（LS-SVM）的输入变量,建立核桃露中脂肪含量的近红外定量模型,采用决定系数（R2）、预测标准偏差（RMSEP）以及性能偏差比（RPD）对各模型进行评价,探究光谱波段选择方法对于核桃露中脂肪指标模型构建的影响,同时确定最佳建模方法。结果表明：进行变量筛选能够对模型起到优化作用,BiPLS及GA-BiPLS方法分别选择了150及30个变量点,占全光谱的10%及2%,对应了核桃露样品中脂肪成分的特征吸收峰,使得PLS模型的RMSEP值从0.049分别下降到0.043和0.040,同时模型的相关系数R2从0.964提高到0.973及0.974,性能偏差比RPD从4.88增长到5.62及6.00,主成分数也有不同程度的减少,降低模型复杂程度的同时提高了模型准确性。相比于PLS模型,核桃露脂肪指标的LS-SVM模型的R2,RMSEP及RPD值均表现出了更好的效果,分别达到0.986,0.036及6.52。说明基于最小二乘支持向量机建立的分析模型有较高的准确度及稳定性,可能是由于PLS作为一种经典的线性建模方法,在建立模型的过程中忽略了样品数据集中的非线性因素,而核桃露样品光谱测量过程中噪声、背景等因素的干扰,以及各指标成分间的相互影响,使得脂肪含量与近红外光谱信息间存在复杂非线性的变化关系,LS-SVM方法能够更为有效地对其进行描述,增强了光谱变量与指标浓度间的相关性,使得建立的模型有着更好的准确度以及普适性,说明了在实际生产中,LS-SVM方法具备优良的可行性,体现了其在核桃露饮品品质分析方面的巨大潜力。基于最小二乘支持向量机方法所建立的核桃露脂肪含量的定量分析模型,具有准确、稳定的特点,能够为核桃露生产的质量监控提供技术借鉴,同时为饮品品质的分析方法研究提供了新的思路。