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随机森林算法及其在代谢指纹图谱中的应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-14页
    1.1 代谢组学第9-11页
    1.2 化学计量学在代谢组学中的应用第11-13页
    1.3 本文研究内容第13-14页
2 随机森林算法简介第14-21页
    2.1 分类问题第14-15页
    2.2 Bagging方法第15-16页
    2.3 决策树简介第16-17页
    2.4 随机森林模型第17-21页
        2.4.1 变量重要度第18-19页
        2.4.2 相似得分确定样本相似度第19-21页
3 随机森林用于鉴定糖尿病小鼠经诺和龙治疗的代谢轨迹第21-30页
    3.1 引言第21页
    3.2 实验部分第21-22页
        3.2.1 仪器与试剂第21-22页
        3.2.2 动物样本第22页
        3.2.3 样本处理第22页
        3.2.4 GC-MS分析条件第22页
    3.3 结果与讨论第22-29页
        3.3.1 小鼠尿液中代谢物质的定性定量分析第22-25页
        3.3.2 小鼠样本经诺和龙治疗后的代谢轨迹变化第25-27页
        3.3.3 生物标记物对代谢轨迹变化的贡献第27-29页
    3.4 本章小结第29-30页
4 随机森林用于鉴定糖尿病小鼠经罗格列酮治疗的代谢轨迹第30-38页
    4.1 引言第30页
    4.2 实验部分第30页
        4.2.1 动物模型第30页
        4.2.2 实验条件与处理方法第30页
    4.3 结果与讨论第30-37页
        4.3.1 小鼠尿液中代谢物质的定性定量分析第30-32页
        4.3.2 小鼠样本经罗格列酮治疗后的代谢轨迹变化第32-35页
        4.3.3 生物标记物对代谢轨迹变化的贡献第35-37页
    4.4 本章小结第37-38页
5 基于随机森林分析AMPK基因敲除小鼠代谢图谱第38-47页
    5.1 引言第38页
    5.2 实验部分第38页
        5.2.1 动物模型第38页
        5.2.2 实验条件与处理方法第38页
    5.3 结果与讨论第38-46页
        5.3.1 小鼠尿液中代谢物质的定性定量分析第38-41页
        5.3.2 随机森林算法处理分析代谢数据第41-43页
        5.3.3 随机森林算法挖掘分析代谢数据中的生物学信息第43-46页
    5.4 本章小结第46-47页
6 结论第47-48页
参考文献第48-56页
攻读学位期间主要研究成果第56-57页
致谢第57页

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