分类特征变量法用于筛选鼻咽癌代谢标记物  

Classified characteristic variable applied to biomarkers analysis of nasopharyngeal carcinoma metabolome

作　　者：邓嘉辉[1] 易伦朝[1,2] 梁逸曾[1] 李丹娟[3] 肖志强[3] 

机构地区：[1]中南大学化学化工学院中药现代化研究中心,湖南长沙410083 [2]中南大学湘雅医院医学实验研究中心,卫生部肿瘤蛋白质组学重点实验室,湖南长沙410008 [3]中南大学湘雅医院医学实验研究中心卫生部肿瘤蛋白质组学重点实验室,湖南长沙410008

出　　处：《计算机与应用化学》2010年第4期421-424,共4页Computers and Applied Chemistry

基　　金：国家自然科学基金(20875104);中国博士后科学基金(20080440181);中国博士后科学基金(200902481);科技部国际科技合作项目(2007DFA40680)资助

摘　　要：本文提出1种新的筛选生物标记物的方法——分类特征变量法(CCV)。该法是在偏最小二乘法(PLS)的原理上,建立的统计学方法,不但包含判别函数的信息,而且兼顾分类潜变量的信息,在生物标记物筛选过程中表现出优势。本文不仅阐述了CCV法的原理和计算方法,还对实际代谢组数据体系的应用过程进行了详细描述。针对气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)获得的鼻咽癌病人和健康人的血清代谢指纹图谱数据,采用该法筛选潜在的生物标记物。得到19个变量,分别对应13种内源性代谢物,并与载荷矢量图法筛选得到的代谢标记物的判别能力进行比较。以2种方法各自筛选出的特征变量为输入数据,用偏最小二乘-线性判别分析(PLS-DA)和交互检验(CV)分别验证其分类判别能力和预测能力。结果表明,CCV明显优于目前常用的载荷矢量图法,是1种新的快速有效的生物标记物筛选方法。Based on both discriminant function and latent variables,classified characteristic variable（CCV） were quite suitable to screen potential biomarkers.In this paper,the principle and the calculation of this method were elucidated.Gas chromatography-mass spectrometry（GC-MS） was applied to analyze serum profiles of nasopharyngeal carcinoma patients and health controls.Based on CCV method,potential biomarkers were screened.The effects were investigated by using the cross validation（CV） and PLS-LDA.The study showed that the correct rate based on CCV method was superior to which based on loadings plot method.

关 键 词：分类特征变量法 载荷矢量图法 鼻咽癌 代谢组学 生物标记物 

分 类 号：Q74[生物学—分子生物学] O641.12[理学—物理化学]