Gépi tanulással támogatott metabolomikai analízis
A gépi tanulással támogatott metabolomikai analízis egy integratív bioinformatikai folyamat, amely az untargeted vagy targeted metabolitprofil-meghatározást – tömegspektrometriával vagy NMR-rel – felügyelt és felügyelet nélküli gépi tanulási algoritmusokkal kombinálja biomarkerek felfedezése, fenotípusok osztályozása és metabolikus állapotok modellezése céljából. A metabolomikai adatkészletekre jellemző extrém dimenzionalitás és kollinearitás kezelésével (százaktól több ezer jellemző, tízektől több száz minta) a gépi tanulási módszerek, mint például a random forest, a support vector machine és a neurális hálózatok, olyan biológiailag értelmezhető mintázatokat tárnak fel, amelyeket a klasszikus egyváltozós statisztikák rendszerint figyelmen kívül hagynak.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Módszertérkép
A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.
Források
- Liebal, U. W., Phan, A. N. T., Sudhakar, M., Raman, K., & Blank, L. M. (2020). Machine learning applications for mass spectrometry-based metabolomics. Metabolites, 10(6), 243. DOI: 10.3390/metabo10060243 ↗
- Bylesjö, M., Rantalainen, M., Cloarec, O., Nicholson, J. K., Holmes, E., & Trygg, J. (2006). OPLS discriminant analysis: combining the strengths of PLS-DA and SIMCA classification. Journal of Chemometrics, 20(8-10), 341-351. link ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Assisted Metabolomics Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/bioinformatics/machine-learning-assisted-metabolomics-analysis
Melyik módszer?
Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.
- Véletlen erdőGépi tanulás↔ összehasonlítás
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →