核方法在SELDI-TOF蛋白质组学数据分类中的应用(英文)  

Application of kernel method to classifiy SELDI-TOF proteomics data

作　　者：唐凯临[1] 李通化[1] 陈开[1] 黄金艳[1] 

机构地区：[1]同济大学大学化学系,上海市四平路1239号200092

出　　处：《计算机与应用化学》2007年第1期107-109,共3页Computers and Applied Chemistry

基　　金：国家自然科学基金(20275026)~~

摘　　要：高解析质谱目前应用于疾病分类和治疗,然而海量数据的分析却遇到相当大的挑战。本文使用结合预处理的Kernel-PLS方法,可用于SELDI-TOF蛋白质组学数据分类。留一法交叉验证得到了敏感性0．9833和特异性1．0000的结果。High-resolution mass spectrometry instruments are increasingly used for disease classification and therapeutic guidance. However, the analysis of immense amount of data poses considerable challenges. We show that the Kernel-PLS method, combining with pretreatment, is capable of classifying SELDI-TOF proteomics data. The method achieves an average sensitivity of 0.9833 and an average specificity of 1.0000 in leave-one-out cross-validations.

关 键 词：SELDI—TOF Kernel—PLS 分类 

分 类 号：Q51[生物学—生物化学]