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本发明公开了一种利用改进的分布估计算法（L-EDA）从体液代谢组轮廓筛选卵巢癌预后标记物的方法。采用液相色谱质谱联用仪对体液代谢物进行分析得到代谢组轮廓，构建概率分布模型对代谢组轮廓进行分析，筛选潜在的卵巢癌预后标记物。不同于传统的分布估计算法，L-EDA对迭代搜索过程中生成的候选属性子集的大小加以限定，并给出一种新的概率分布模型更新策略，使得对于属性的评价更为精确、合理，同时提高了算法的执行效率...
中国科学院大连化学物理研究所肝癌诊断型代谢标志物研究取得进展（图）
中国科学院大连化学物理研究所 肝癌诊断 代谢标志物 肝细胞癌
2017/10/10
近日，中国科学院大连化学物理研究所高分辨分离分析及代谢组学研究组，在肝癌诊断型代谢标志物研究中取得新进展，相关结果发表在Hepatology杂志上。肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma，HCC）是世界范围内发病率位居第六、致死率居第三的恶性肿瘤，乙肝病毒感染是肝癌的主要风险因素。我国是肝癌的高发区，降低肝癌发病率、死亡率是国家科技重大专项的目标之一。由于肝癌早期无明显临床症状...
本发明公开了一种从血清代谢轮廓筛选恶性卵巢肿瘤标志物的方法，采用超高效液相色谱-质谱联用技术对血清进行分析得到血清代谢轮廓；然后用多变量统计方法分析恶性卵巢肿瘤和正常人的血清代谢轮廓数据，筛选标志物谱。本发明的筛选方法重复性好，筛选的标志物预测性能好。经判别分类分析(Discriminant)验证，预测平均正确率达到90.90％，阳性检出率为82.65％。涵盖多个化合物的标志物谱可以在一次分析中获...