【技术实现步骤摘要】
诊断急性疾病的小分子代谢物生物标志物及其筛选方法和应用
本专利技术属于急性疾病诊断应用
，具体涉及诊断急性疾病的非特异性小分子代谢物及其筛选方法以及利用该非特异性小分子代谢物作为生物标志物的急性疾病的诊断模型及其构建方法和应用。
技术介绍
目前，全世界的医疗保健费用不断上升，一方面是由于不健康的生活方式，另一方面是由于中老年人的人数比例在增长。因此，控制医疗保健成本并为健康生活方式提供指导成为所有发达国家和发展中国家的共同主题。实现这一目标的核心是找到一种技术，能满足以下需求：1)可以对个体急性疾病进行早期可执行诊断；2)可以预估某个人在将来患某种疾病的可能性；3)可以持续监测个体的健康状况，从而在发现与某些疾病相关的异常特征时进行早期干预。为了满足上述要求已经开发了多种疾病诊断方法，其中有常规既往病史调查、体检参数如体重体温、影像学检查如X射线和超声波检查、分子水平检查如基于PCR技术的致病原检测等。近些年来，分子标志物特别是DNA、RNA以及蛋白质标志物也开始被用于临床，在疾病的诊断和治疗方面发挥了...
【技术保护点】
1.用于诊断急性疾病的小分子代谢物生物标志物的筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1.1、对患病组和对照组每一样本中一组小分子代谢物进行测定，将测定数据归集为对照代谢数据集(CK-S)和患病代谢数据集(LC-S)，并将该两数据集按样本以设定的比例分为第一训练数据集(TS)和第一测试数据集(VS)；/n1.2、对步骤1.1中所述第一训练数据集(TS)中的对照代谢数据集(CK-S)和患病代谢数据集(LC-S)进行统计分析，筛选出患病组和对照组之间存在显著差异的代谢物，将第一训练数据集(TS)中这些显著差异的代谢物的数据归集为第二训练数据集(TS1)，并将所述第一测试数据集(...
【技术特征摘要】
20191030 CN 20191104500931.用于诊断急性疾病的小分子代谢物生物标志物的筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：
1.1、对患病组和对照组每一样本中一组小分子代谢物进行测定，将测定数据归集为对照代谢数据集(CK-S)和患病代谢数据集(LC-S)，并将该两数据集按样本以设定的比例分为第一训练数据集(TS)和第一测试数据集(VS)；
1.2、对步骤1.1中所述第一训练数据集(TS)中的对照代谢数据集(CK-S)和患病代谢数据集(LC-S)进行统计分析，筛选出患病组和对照组之间存在显著差异的代谢物，将第一训练数据集(TS)中这些显著差异的代谢物的数据归集为第二训练数据集(TS1)，并将所述第一测试数据集(VS)中对应这些代谢物的数据归集为第二测试数据集(VS1)；
1.3、将步骤1.2中所述第二训练数据集(TS1)输入到随机森林模型(M0)中；
1.4、训练步骤1.3的模型，调整超参数，使模型在第二训练数据集(TS1)上的AUC(AreaUnderCurve)最高，固定该超参数获得一训练模型(M1)；
1.5、利用所述第二测试数据集(VS1)检测所述训练模型(M1)，调整模型超参数和训练策略，重新训练，以使模型在第二训练数据集(TS1)和第二测试数据集(VS1)上均有很高的AUC，固定具有高AUC的模型参数获得一筛选模型(M2)；
1.6、根据所述筛选模型(M2)，识别出N个变量重要性较高的代谢物作为诊断急性疾病的小分子代谢物生物标志物；N为正整数。
2.用于诊断急性疾病的小分子代谢物生物标志物的筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：
1.1)、对患病组和对照组每一样本中一组小分子代谢物进行测定，对数据进行包括降低特征数、填充缺失值，数据均一化在内的预处理，将预处理后的数据归集为对照代谢数据集(CK)和患病代谢数据集(GC)，并将该两数据集按样本以设定的比例(0.7：0.3)分别分为两个训练数据集(TS_CK&TS_GC)和两个测试数据集(VS_CK&VS_GC)；
1.2)、将两个训练数据集(TS_CK&TS_GC)合并成训练数据集(TS)，以及将两个测试数据集(VS_CK&VS_GC)合并将成测试数据集(VS)；
1.3)、将步骤1.2)中所述训练数据集(TS)输入到随机森林模型(M0)中；
1.4)、训练步骤1.3)的模型，调整超参数，使模型在训练数...
【专利技术属性】
技术研发人员：李琰，威尔米泽·洛萨·奥托·爱德华德，
申请(专利权)人：深圳脉图精准技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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