[发明专利]基于核磁共振和质谱的代谢组学数据融合方法及其应用

摘要

本发明公开了基于核磁共振和质谱的代谢组学数据融合方法及其应用，该方法包括：分别利用核磁共振谱仪和液相色谱‑质谱仪器采集生物样品的代谢轮廓，得到基于核磁共振(NMR)和基于质谱(MS)的两种代谢组学数据；利用Diffreg检验方法，先从MS数据中筛选出对NMR数据具有补充意义的变量，将所筛选的MS变量集与NMR数据集合并；再从新数据集中删除冗余的变量，则所得的数据即为融合数据，便于后续的建模分析。本发明方法得到的模型具有更好的解释与预测性能，且对于其它代谢组学平台的数据融合具有很强的适用性。

主权项

1.基于核磁共振和质谱的代谢组学数据融合方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)样本收集：收集代谢组学研究的实验样品，对实验样品处理得到正常样品A和疾病样品B；(2)数据的收集和处理：对实验样品进行一维核磁共振氢谱和液相色谱‑质谱实验，将得到的谱图进行处理得到每行为实验样本、每列为代谢物信息的二维矩阵，分别为NMR数据集和MS数据集；(3)使用Diffreg检验计算MS数据集中每个变量对NMR数据集的p值，选择Diffreg检验p值小于0.05的或者前10％小的变量，这些变量即为MS数据集中对NMR数据集有补充信息的变量；(4)使用Diffreg检验计算NMR数据集中每个变量对(3)中的补充变量集的p值，保留前10％至20％小的变量，将新得到的NMR补充变量集与(3)中的MS补充变量结合起来，所得的新数据集即为核磁共振与质谱的融合数据。