基于IS聯(lián)合SVR的大規(guī)模多組分定量數(shù)據(jù)校正方法及系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210110125.4 申請日 -
公開（公告）號 CN114646699A 公開（公告）日 2022-06-21
申請公布號 CN114646699A 申請公布日 2022-06-21
分類號 G01N30/02（2006.01）I;G01N30/72（2006.01）I;G01N30/86（2006.01）I;G06N20/10（2019.01）I 分類 測量；測試;
發(fā)明人 陳艷華;丁賢;余文夢;再帕爾·阿不力孜;張瑞萍 申請（專利權）人 中國醫(yī)學科學院藥物研究所
代理機構 北京卓愛普專利代理事務所（特殊普通合伙） 代理人 -
地址 100081北京市海淀區(qū)中關村南大街27號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供一種基于IS聯(lián)合SVR的大規(guī)模多組分定量數(shù)據(jù)校正方法，包括：1）制作QC樣本，對其分裝保存；2）實際樣本分批次順序檢測，QC樣本插入實際樣本進行色譜?質(zhì)譜方法的代謝組學分析，獲取生物代謝學數(shù)據(jù)；3）使用QC樣本數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，建立IS標度化和支持向量回歸豐度預測模型，預測數(shù)據(jù)中的隨機系統(tǒng)誤差；4）實際樣本數(shù)據(jù)的代謝物峰面積參數(shù)代入到上述預測模型中，去除實際樣本數(shù)據(jù)中的隨機系統(tǒng)誤差，獲得每個實際樣本s歸一化后的代謝物峰面積；5）擬合校正后代謝物峰面積與實際代謝物濃度之間的線性校準曲線，計算出代謝物濃度值。該方法全面綜合去除數(shù)據(jù)中的系統(tǒng)誤差，提高數(shù)據(jù)歸一化效率，提高定量數(shù)據(jù)的生物重復性和結果準確性。