机器学习代谢组学是将机器学习技术应用于代谢组学领域的研究方向。代谢组学是研究生物体内代谢产物(代谢物)的整体组合及其在生物体内的变化过程,旨在揭示生物体的生理状态、代谢通路和疾病机制等方面的信息。机器学习代谢组学的目标是通过利用机器学习算法和模型,从大规模代谢数据中挖掘出有用的信息,以实现以下几个方面...
该工作报道了一套基于机器学习和并行计算的优化组学信号处理策略的新方法。该方法通过大规模扫描现有的海量信号处理流程,针对用户给定的代谢组学原始数据,可以快速地优化出性能最佳的组学数据处理流程。这一方法实现了对药学领域常见的“时间序列”和“多分类”代谢组学问题的数据处理,对药物靶标发现、药物代谢、药物响应...
(1)代谢组学中的 t、fold-change 和响应值; (2)数据清洗流程; (3)R 语言 tidyverse (4)R 语言正则表达式; (5)代谢组学数据过滤; (6)代谢组学数据 Scaling 原理与 R 实现; (7)代谢组学数据的 Normalization; (8)代谢组学数据清洗演练; D2在线代谢组分析网页 Metaboanalyst 操作 (1)用 R 将数据清洗...
在本研究中,作者对来自多中心参与者的702份血浆样本进行了代谢组学分析,以阐明GC代谢重编程。并通过机器学习分析揭示了一个含有10种代谢物GC诊断模型,该模型在外部测试集中得到了验证,灵敏度为0.905,优于利用癌症蛋白标记物的传统方法(灵敏度< 0.40)。此外,利用机器学习衍生的预后模型比利用临床参数的传统模型表现出...
表2利用代谢组学和机器学习识别PA和亚型的最新数据 简称:ARR,醛固酮与肾素比值;CS,库欣综合征;LC-MS/MS,液相色谱-质谱分析;NFA,无功能腺瘤;PA,原发性醛固酮增多症;PPGL,嗜铬细胞瘤/副神经节瘤。 在推广用于筛查和诊断疾病的代谢组学的过程中...
CADD(Computer Aided Drug Design):计算机辅助药物设计,依据生物化学、酶学、分子生物学以及遗传学等生命科学的研究成果,针对这些基础研究中所揭示的包括酶、受体、离子通道及核酸等潜在的药物设计靶点,并参考其它类源性配体或天然产物的化学结构特征,以计算机化学为基础,通过计算机的模拟、计算和预算药物与受体生物大分子...
生信-MetaboAnalyst实操-代谢组学分析、小分子通路富集分析(仅做自己学习收藏所用) 3188 -- 24:05 App 在线代谢组分析网页 Metaboanalyst 操作,用 R 将数据清洗成网页需要的格式(第一部分) 50 -- 28:00 App 机器学习代谢组学 678 -- 24:16 App 机器学习代谢组学—代谢组学概念,发展与应用 1325 -- ...
本研究的目标是开发一种基于代谢组学的机器学习预测模型,用于胃癌的早期诊断和预后评估,以期提高临床治疗的及时性和精确性。
可以应用机器学习技术预测特定代谢途径的功能变化或模拟代谢通路中未知代谢物的生物合成和降解。 3.机器学习在代谢物标志物发现中的应用 代谢组学中的一个重要应用是通过该领域中发现的特定代谢物来检测和诊断疾病。人工智能支持下,代谢组中大规模的代谢物组学数据已被分析出相关标志物如血清生化水平和生理信息等。
通过机器学习识别预测T2D的代谢特征。 图1 研究策略 研究结果 一、T2D患者代谢组的紊乱 196例T2D病例和196例年龄和性别匹配的非T2D对照组总共注释了578个代谢特征(图2B)。在PLS-DA的得分图可以看出T2D组和非T2D组的代谢谱存在显著差异(图2C)。与非T2D组相比,T2D组的140种代谢物发生了显著变化,紊乱的代谢产物主要...