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申请/专利权人：大连大学
申请日：2023-12-29
公开（公告）日：2024-04-02
公开（公告）号：CN117809739A
主分类号：G16B20/00
分类号：G16B20/00;G16B40/00;G06F18/2135;G06F18/214;G06F18/2431
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开
摘要：本发明提供一种非靶向代谢组学数据批次效应校正效果优劣评价方法，包括：构建PCA模型，用于获取主要特征矩阵；构建基于QC的指标模型，用于计算关于QC的RSD中值以及QC样本在PCA得分图中的平均距离；构建基于样本的指标模型，用于将PCA处理后的矩阵通过不同类样本的进样顺序列表提取对应的投影值，对每类样本，分别计算所有样本在两个主成分上的投影均值作为该类样本的重心，返回两类样本重心的距离Dsample；整合前述步骤，以峰表及其样本量、特征数和各类样本的进样顺序作为参数，同时返回三个定量指标，并纳入可视化模型，将步骤S1中的主要特征矩阵以散点图的形式表示，以不同颜色的圆点表示来自不同批次的QC样本，以不同形状的灰色点不同种类目标样本。
主权项：1.一种非靶向代谢组学数据批次效应校正效果优劣评价方法，其特征在于，包括：S1、构建PCA模型，用于获取主要特征矩阵；S2、构建基于QC的指标模型，用于计算关于QC的RSD中值以及QC样本在PCA得分图中的平均距离；S3、构建基于样本的指标模型，用于将PCA处理后的矩阵通过不同类样本的进样顺序列表提取对应的投影值，对每类样本，分别计算所有样本在两个主成分上的投影均值作为该类样本的重心，返回两类样本重心的距离，记为Dsample；S4、整合步骤S1、步骤S2以及步骤S3，以峰表及其样本量、特征数和各类样本的进样顺序作为参数，同时返回三个定量指标，并纳入可视化模型，将步骤S1中的主要特征矩阵以散点图的形式表示，以不同颜色的圆点表示来自不同批次的QC样本，以不同形状的灰色点不同种类目标样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 一种非靶向代谢组学数据批次效应校正效果优劣评价方法
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