本發明屬于生物標志物檢測技術領域,具體為基于機器學習的人呼氣中VOCs生物標志物的識別方法。本發明包括:高維呼氣VOCs數據的獲取和處理;采用肺泡梯度法識別VOCs內外源屬性;采用單維統計法和多維統計法篩選一級生物標志物;通過相關性分析構建組合標志物,用Lasso logistic回歸模型篩選二級生物標志物;采用隨機森林算法評估二級生物標志物的分類和預測性能。本發明僅挑選少量關鍵生物標志物,即可實現不同組的準確分類,可靠性好、靈敏度高、特異性強,并可大大降低分類成本;同時針對關鍵化合物可開發更快的升溫程序,減少分析處理時間;精簡后的關鍵變量,可簡化原本繁瑣的化學解釋,有利于集中探討重要的代謝過程和機理。
聲明:
“基于機器學習的人呼氣中VOCs生物標志物的識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)