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龍圖騰網(wǎng)獲悉大連達碩信息技術(shù)有限公司申請的專利一種基于模型集群分析的代謝組學(xué)色譜峰面積校正方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120142548B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510614522.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01N30/86；該發(fā)明授權(quán)一種基于模型集群分析的代謝組學(xué)色譜峰面積校正方法是由曾仲大;陳愛明;文里梁設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于模型集群分析的代謝組學(xué)色譜峰面積校正方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于模型集群分析的代謝組學(xué)色譜峰面積校正方法，涉及數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：借助代謝組學(xué)的QC樣本，采用模型集群的方式通過建立SVR子模型集，確定最終用于SVR建模的子數(shù)據(jù)集，并構(gòu)建最終的SVR模型進行色譜峰面積的校正。本發(fā)明采用模型集群的方法，尋找對于色譜峰面積校正SVR模型貢獻度最大的子數(shù)據(jù)集，確保所構(gòu)建的最終SVR模型具有更好的穩(wěn)健性，獲得最符合實際情況的峰面積校正效果，提升不同樣本中相同物質(zhì)的可比性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于模型集群分析的代謝組學(xué)色譜峰面積校正方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于模型集群分析的代謝組學(xué)色譜峰面積校正方法，其特征在于，采用模型集群的方法，確定色譜峰面積校正的子數(shù)據(jù)集，并基于所述子數(shù)據(jù)集構(gòu)建基于支持向量機的回歸模型進行色譜峰面積校正，所述方法包括： 步驟1：針對待檢測的色譜峰，采用模型集群的方式建立SVR子模型集； 步驟2：對SVR子模型集所選擇的變量進行統(tǒng)計分析，確定篩選變量集，其中，所述步驟2包括： 基于關(guān)于數(shù)據(jù)集Xi,yi、子數(shù)據(jù)集子數(shù)據(jù)集和子模型的定義，對于Xi中待選定的變量xi,j，j∈{1,2,…,i-1,i+1,…,m}，將N個SVR子模型分成和兩類，其中表示構(gòu)建SVR子模型時子數(shù)據(jù)集中包含待選變量xj的子模型集合，表示構(gòu)建SVR子模型時子數(shù)據(jù)集中不包含待選變量xj的子模型集合； 自然的，根據(jù)和兩個子模型集合的決定系數(shù)R2均值meani,j,A和meani,j,B，按照式1計算兩個子模型集合對色譜峰pi校正能力的均值差； Dmeani,j＝meani,j,A-meani,j,B；1 若Dmeani,j≥0，則表明選擇第j個變量pj時會增強SVR模型的預(yù)測能力，因此將第j個變量pj增加至最終數(shù)據(jù)子集內(nèi)； 若Dmeani,j＜0，則表明選擇第j個變量pj時會減弱SVR模型的預(yù)測能力，為此不將第j個變量pj增加至最終數(shù)據(jù)子集內(nèi)； 通過分別設(shè)置j＝1,2,…,i-1,i+1,…,m，分別執(zhí)行上述步驟，最終獲得篩選變量集 步驟3：根據(jù)所述篩選變量集構(gòu)建待檢測色譜峰的最終SVR模型； 步驟4：根據(jù)所述SVR模型對待檢測色譜峰在所有樣本中的色譜峰面積進行校正； 步驟5：循環(huán)執(zhí)行步驟1-步驟4，直到所有色譜峰的峰面積校正完成。

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