机器学习方法在二维NMR数据解释中的发展,用于代谢学应用
Julie Pollak1, Moses Mayonu1, Lin Jiang2
1Department of Chemistry and Chemical Engineering, Florida Institute of Technology, 150 West University Boulevard, Melbourne, FL, 32901-6975, USA.
本研究介绍了一种自动化方法,用于在代谢学中处理二维核磁共振 (2D NMR) 数据. 机器学习模型,特别是人工神经网络分类 (ANN-DA) 和人工深度学习神经网络分类 (ANNDL-DA),在定量分析中实现了高精度.
科学领域:
- 代谢学 代谢学 代谢学
- 分析化学 分析化学
- 生物化学 生物化学
背景情况:
- 核磁共振 (NMR) 光谱对于代谢学至关重要,但1D NMR光谱存在峰值重叠,阻碍了准确的定量分析.
- 二维 (2D) NMR克服了1D光谱重叠,但对定量应用提出了重大数据处理挑战.
研究的目的:
- 开发一种自动化的方法来处理二维NMR数据,以提高代谢学中的定量准确性.
- 评估各种机器学习算法在分析二维NMR光谱数据中的性能.
主要方法:
- 实现了机器学习算法,包括部分最小方形差异分析 (PLS-DA),人工神经网络分类 (ANN-DA),梯度增强树木分类 (XGBoost-DA) 和人工深度学习神经网络分类 (ANNDL-DA).
- 开发了与这些机器学习模型集成的自动峰值选择策略.
- 使用标准混合物,海提取物和小鼠便样本验证了该方法.
主要成果:
- 在选择2DNMR峰值进行定量分析时,ANN-DA和ANNDL-DA表现出高精度 (约90%).
- PLS-DA和XGBoost-DA表现出与数据变化或过拟合相关的局限性,这表明它们对此应用的适用性较低.
- 开发的自动化方法有效地处理2D NMR数据,用于在代谢学中的常规定量分析.
结论:
- 基于人工神经网络的方法 (ANN-DA 和 ANNDL-DA) 显示出使用2D NMR进行准确的定量代谢学显著潜力.
- 自动化处理方法简化了二维NMR数据分析,使其更容易用于例行定量代谢学研究.
- 这项工作解决了二维NMR数据处理的关键挑战,推进了定量代谢学领域.
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