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多元统计分析在小麦粉产地溯源中的应用
目的 筛选小麦粉产地溯源特征元素,为深入挖掘食品安全风险监测数据,开发成熟有效的食品溯源技术积累基础.方法 采用电感耦合等离子体质谱法测定河北省、新疆维吾尔自治区和江苏省共计173份小麦粉样品中的10种无机元素含量,利用主成分分析(PCA)、偏小二乘判别分析(PLS-DA)、正交偏小二乘判别分析(OPLS-DA)建立模式识别模型,考察建模效果.结果 PCA模型可以将新疆维吾尔自治区样品与其他两省实现分离;PLS-DA可以实现3个地区样品的分离;河北省和新疆维吾尔自治区、江苏省和新疆维吾尔自治区均在OPLS-DA模型中得到良好分离.结论 利用PCA、PLS-DA和OPLS-DA三种多元统计分析方法对河北省、新疆维吾尔自治区和江苏省3个地区小麦粉中10种无机元素进行分析,筛选出铜(Cu)、铁(Fe)和砷(As)三个特征元素,这些特征元素有望被应用于小麦粉产地溯源.
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紫外光谱结合化学计量学区分不同产地川东獐牙菜
目的:分析鉴别4个产地川东獐牙菜,并建立预测模型,预测产地区分准确性.方法:光谱数据导人UVProbe2.34,比较不同产地相同部位的紫外光谱图,将原始光谱数据以及经过8点平滑、一阶求导和二阶求导后的数据导入SIMCA-P 11.5,进行主成分分析(PCA),比较三维得分图的产地鉴别效果.结果:主成分分析中以叶的原始数据以及8点平滑处理数据鉴别效果佳,主成分累计贡献率均为98.8％,其余预处理方式无法取得较好的鉴别效果可能与主成分数累计值有关(一阶求导为83.9％,二阶求导为47.3％).根部数据能将重庆、湖北的样品和湖南样品分开,但重庆和湖北的样品无法区分.建立偏小二乘判别分析(PLS-DA)模型,检测鉴别模型的可靠性,并为预测更多产地的区分提供依据.将验证集带入训练集建立的模型进行偏小二乘判别分析,能区分产地,证明该模型产地鉴别效果可行.PLS-DA中训练集的预测值和真实值相关系数为0.985,其评估均方差(RMSEE)为0.159,验证集导人训练集后其预测值与真实值的相关系数为0.927,预测均方差(RMSEP)为0.327,RMSEE与RMSEP两者相近,且都＜0.500,该模型的预测可靠性高.结论:运用紫外光谱结合主成分分析和偏小二乘判别分析能够较好的鉴别不同产地川东獐牙菜,构建模型预测效果较好,加入未知产地样品也能较好区分.
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基于60种植物药多糖HPLC图谱的寒热药性分析及统计模式识别研究
目的:探讨中药寒热药性与多糖成分的相关性,寻找适合解释此相关性的统计模式识别方法.方法:选取寒、热性植物药各30种,提取和精制多糖并彻底水解成单糖,进行衍生化反应,测定多糖的单糖组成HPLC指纹图谱并构建数据库,经数据预处理后,比较6种统计模式识别方法在识别中药药性特征标记方面的优劣.结果:与其他模型相比,偏小二乘判别分析识别率高,对测试集植物药的组内判别正确率为91.7％,且对96个模拟药性特征标记整体识别率也明显优于其他模型.结论:中药寒热药性与多糖成分有明显相关性,用偏小二乘判别分析建立的中药药性识别模型适合发现与解释中药多糖成分与药性之间的相关性.
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基于色谱/质谱和多元数据分析的市售迷迭香质量评价
该文采用GC-MS和UPLC技术分别建立了迷迭香挥发油及非挥发成分的指纹图谱,运用GC-MS和UPLC-Q-TOF-MS技术推测出63个挥发油成分和38个非挥发性成分,主要是含氧单萜、黄酮、二萜类成分等.多元数据分析结果显示,市售迷迭香样品在化学成分上存在差异,进口迷迭香挥发油属于摩洛哥/突尼斯型,国产者属于西班牙型;主成分分析和偏小二乘判别分析结果表明,进口和国产迷迭香各自聚类;eucalyptol,(+)-α-pinene、鼠尾草酸等14个成分为差异成分,其中国产样品中(+)-α-pinene,o-cymene、鼠尾草酸等10个差异成分的量较进口样品高,eucalyptol,(+)-camphor等4个成分的量较进口样品低;另,迷迭香中重要活性成分迷迭香酸的量在各样品中离散度大,因此需对市售迷迭香的质量进行监控.
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偏小二乘判别分析法在九一丹外用治疗浆细胞性乳腺炎中的安全性分析
目的 应用偏小二乘判别分析(partial least-squares discriminant analysis,PLSDA)法评估九一丹外用治疗浆细胞性乳腺炎的安全性及其临床价值.方法 观察50例九一丹外用治疗浆细胞性乳腺炎患者在用药前、用药后第4天、停药第1、14天检测的血尿生化指标;在用药前、用药后第1、4、7天、停药第1、14天检测患者血汞、尿汞,并于停药第28天和停药3个月检测患者尿汞含量.并在用药前、用药后第1、4、7天及停药第1天记录创面情况,用药量及用药天数.在筛选到有重要影响的安全性指标后,PLS-DA建立影响因素的潜在安全性判别模型,采用ROC曲线下面积评估模型的适用性,并使用变量重要性投影(variable importance in the projection,VIP)评价潜在的重要影响因素.结果 九一丹外用治疗浆细胞性乳腺炎对尿β2-微球蛋白(β2-MG)、尿N-乙酰-β氨基葡萄糖苷酶(NAG)、24 h尿蛋白及α1微球蛋白(α1-MG)影响较大;PLSDA判别模型预测准确率为74.00％,模型的特异度、灵敏度及ROC曲线下面积分別为0.7826、0.7037及0.8084.通过模型筛选到3个对潜在安全性具有较大影响的因素:用药前疮腔体积、用药天数和用药量.结论 PLSDA法能够用于分析中医临床的相关信息,筛选出九一丹外用安全性监测的主要指标为尿β2-MG和尿NAG;用药量和用药时间是影响血汞、尿汞的主要因素,依据这两大因素建立的九一丹治疗浆细胞性乳腺炎安全性分级仿真模型能在一定程度上评估临床九一丹外用的安全性.
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肿瘤标志对肺癌诊断价值PLS-DA和ANN-MPL模型评估
目的:探讨联合检测血清癌胚抗原(carcinoembryonic,CEA)、神经元特异性烯醇化酶(neuron specific enolase,NSE)、细胞角蛋白19片段(cyfra 21-1)和CA125对肺癌的诊断价值.方法:应用电化学发光免疫分析法,测定2010-01-19-2012-12-24泸州医学院附属医院病理或细胞学确诊70例肺癌和54例肺部其他良性疾病患者血清中CEA、NSE、cy-fra21-1和CA125,结合主成分分析(principal component analysis,PCA)法、受试者工作特征曲线(receive operating char-acteristic curve,ROC)、偏小二乘判别分析(partial-least-squares discriminant analysis,PLS-DA)线性模型和人工神经网络多层感知(artificial neural network-multiplayer perceptron,ANN-MPL)非线性模型对CEA、NSE、cyfra21-1和CA125进行建模分析.结果:肺癌组血清CEA、NSE、cyfra21-1和CA125水平均高于对照组.肺癌组血清中CEA、NSE和cy-fra21-1水平显著升高,差异有统计学意义,P＜0.05.PCA模型中肺癌组个体空间分布较分散,而对照组则能较好地聚类,2组个体有分离趋势.PLS-DA模型能够很好地鉴别肺癌组和对照组,P＜0.01;具有100％的灵敏度、96.3％的特异性、98.4％的准确性和97.7％的预测能力.ROC曲线分析显示,CEA、cyfra21-1、NSE和CA125的ROC曲线下面积(ar-ea under the curve,AUC)分别为0.787(P＜0.05)、0.784(P＜0.05)、0.563(P＜0.05)和0.503(P=0.59).在ANN-MPL-ROC曲线模型中,联合检测CEA和cyfra21-1的AUC为0.849,均优于单一的肿瘤标志,具有74.3％的灵敏度、76.0％的特异性,75.9％准确性和75.0％的预测能力,P＜0.05.联合CEA、NSE、cyfra21-1和CA125的AUC为0.880,灵敏度为84.3％,特异性为76.0％,具有80.6％准确性和82.5％的预测能力.结论:ANN-MPL的ROC模型中联合检测血清CEA、NSE、cyfra21-1和CA125与联合检测CEA和cyfra21-1相比灵敏度略有升高而特异性不变,2种模型的诊断效能相当.从经济和临床应用价值考虑,可选择联合检测CEA和cyfra21-1用于肺癌的早期诊断.
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基于超高效液相色谱偏小二乘判别分析法建立鉴别大黄真伪及种属预测模型的方法
目的 本实验提出了一种大黄药材及饮片类别鉴定预测模型的构建方法,预测模型包括真伪预测及种属预测2个模型.方法 样品经甲醇超声提取,超高效液相色谱法(UPLC)分离,DAD检测器多波长检测.经MPP多变量统计分析软件处理、筛选,通过揭示不同大黄成分的差异性和共性的变化,基于偏小二乘判别分析法(PLS-DA)建立了正品与非正品大黄预测模型及区分3种正品大黄的预测模型.结果 2个模型经验证均具有100％的识别和预测准确性.采用建立的模型对15个未知大黄样本进行了分类预测,预测结果置信度均大于0.57.结论 基于UPLC指纹图谱结合PLS-DA建立的高精度统计学类别预测模型,整体性强,结论可靠,为大黄药材及饮片的真伪鉴别、基源种属鉴别提供了快捷、易行、可靠的依据.
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尿中修饰核苷代谢轮廓分析在肺癌诊断中的作用
目的 探讨尿中修饰核苷代谢轮廓分析在肺癌诊断中的作用.方法应用二维液相色谱在线分析系统得到42名正常人和80例肺癌患者尿中修饰核苷代谢轮廓谱,结合偏小二乘判别分析法(PLS-DA)对所得到的代谢轮廓谱数据进行分析.结果 尿中修饰核苷代谢轮廓谱分析结合PLS-DA数据处理方法可以用于区分正常人与肺癌患者,其模型判断预测值为Q2=0.744.讨论尿中修饰核苷代谢轮廓分析对肺癌的诊断有一定的参考意义.
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贯叶连翘不同部位黄酮类成分差异与抗炎活性相关性分析
目的 超高效液相色谱(UPLC)法结合模式识别方法分析贯叶连翘不同生长部位成分和抗炎活性的差异,建立同时定量测定贯叶连翘5个不同生长部位中6种黄酮类活性成分的方法.方法 采用ACQUITY UPLC(R) BEH C18(50 mm×2.1mm,1.7 μm)色谱柱,0.2％甲酸-水-乙腈作为梯度洗脱系统.采集贯叶连翘花、果、叶、茎、根5个不同部位样品的色谱信息,对积分数据进行中心化、归一化等预处理,采用偏小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)及PLS-tree聚类分析方法,以NO活性的半数抑制浓度(IC50)作为抗炎活性的监督因子,评价贯叶连翘不同部位在黄酮成分、抗炎活性方面的相似性和差异性.结果 方法学验证结果显示,5种化合物线性关系良好,r＞0.999,精密度、重复性和稳定性良好,平均加样回收率为97.28％～102.84％.根据不同部位的黄酮类成分含量和抗炎活性PLS分析情况,显示贯叶连翘不同部位的质量为叶＞花＞茎＞果＞根.结论 说明贯叶连翘采收部位应以地面上茎干部分开始采收为宜.
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基于RRLC-Q-TOF-MS技术分析白蔹对制川乌主要化学成分溶出的影响
目的 分析“十八反”药对白蔹与制川乌配伍中特征化学成分的变化规律,初步探讨制川乌与白蔹配伍相反的体外化学机制.方法 将一定量的制川乌与不同量的白蔹进行配伍,采用高分离快速液相色谱串联四级杆-飞行时间质谱(RRLC-Q-TOF-MS)联用技术对不同配伍比例水煎液及沉积物进行生物碱的测定,并对结果进行偏小二乘判别分析和方差分析,比较不同配比的组间差异并分析其规律.采用紫外可见分光光度法测定白蔹中淀粉和鞣质成分的量.结果 不同配比组间存在一定的差异,其中制川乌单煎(1:0)和制川乌-白蔹(1:3)配伍组差异为明显.随着配伍药对中白蔹比例的增加,制川乌中生物碱类成分在煎煮液中的量呈现降低的趋势；沉积物中生物碱的量随白蔹比例的增加而增加.白蔹中淀粉和鞣质质量分数分别为25.44％和0.31％.结论 白蔹中大量的淀粉类成分抑制了乌头生物碱的溶出,使生物碱类成分沉淀,而使水煎液中生物碱的量降低,研究结果为进一步阐明白蔹与制川乌配伍的化学机制奠定基础.
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基于代谢组学方法的制附片煎煮过程成分变化规律及煎煮时限探讨
目的 分析制附片在煎煮过程中化学成分群的变化规律,探讨制附片的科学煎煮时限.方法 利用超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱(UHPLC-Q-TOF/MS)技术对不同煎煮时间的制附片化学成分群信息进行采集,结合多元统计分析技术手段对采集得到的高精度数据进行处理,发现并鉴定出随煎煮时间变化显著的差异化合物,并对其变化规律、毒性及活性进行综合分析.结果 经偏小二乘判别分析(PLS-DA)法及t检验筛选得到15个差异化学标志物;通过分析4h内不同成分的变化规律发现,制附片煎煮过程中尼奥林等众多酯性牛物碱并不受热水解,成分变化主要是单酯型生物碱向醇胺类原碱的转变,而双酯型生物碱的水解是次要的.结论 临床治疗过程中,制附片若以发挥镇痛抗炎作用为主,建议常规煎煮0.5 h即可;若以发挥强心作用为主,还需要对单酯型生物碱与醇胺类原碱的强心活性进行系统比较,才能够确定久煎的必要性与科学性.
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麦芽炒制过程中炒制温度和时间对糖类成分的影响
目的 建立麦芽中D-果糖、D-葡萄糖、蔗糖、D-麦芽糖4种糖类成分高效液相色谱-蒸发光散射(HPLC-ELSD)检测方法,探索麦芽炒制过程中还原糖和非还原糖的动态变化规律,为阐明麦芽消食作用机制提供科学依据.方法 收集不同炒制温度、不同炒制时间的麦芽,采用HPLC-ELSD方法测定生麦芽、炒麦芽样品中D-果糖、D-葡萄糖、蔗糖、D-麦芽糖4种糖类成分的量,采用聚类分析(HCA)法、偏小二乘判别分析(PLS-DA)法分析炒制过程中各成分的动态变化规律.结果 麦芽中D-果糖、D-葡萄糖、D-麦芽糖3种还原糖的量随温度增加整体表现为下降趋势,而非还原糖蔗糖表现为先升高后降低的趋势;HCA可将不同温度下炒制的麦芽分为3类,PLS-DA表明炒制温度主要影响蔗糖的量,而对还原糖D-果糖、D-葡萄糖、D-麦芽糖影响较小且程度相当;随着炒制时间的延长,4种糖的量均呈降低趋势,16 min后基本不再变化.HCA可将不同炒制时间的麦芽分为4类;标准化A420值随炒制时间的增加而增加,在16min基本达到峰值.结论 麦芽在炒制过程中还原糖、非还原糖与氨基酸等成分直接或间接发生美拉德(Maillard)反应而导致其量的下降,其产物可能与麦芽消食作用有关.
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基于代谢组学技术的白芍养血柔肝作用机制研究
目的 通过分析血虚肝郁模型大鼠血清内源性代谢物的变化,利用代谢组学技术研究白芍对异常代谢物的调节作用,探讨白芍养血柔肝功效的作用机制.方法 采用辐照复合慢性束缚应激方法建立大鼠血虚肝郁模型,以液质联用为核心技术,以主成分分析(PCA)、偏小二乘判别分析(PLS-DA)方法为数据分析的主要手段,筛选出可能的生物标志物,并分析白芍的干预机制.结果 白芍通过影响磷脂酰胆碱、溶血磷脂酰胆碱、神经酰胺、脱氧胞苷、甜菜碱等21种小分子代谢物,对体内代谢轨迹的扰动起到一定的回调作用,能够改善大鼠因外界刺激因素(如辐照、束缚、孤养)诱发的血虚肝郁状态.结论 白芍养血柔肝功效的作用机制可能与鞘脂代谢、甘油磷脂代谢、亚油酸代谢、α-亚油酸代谢等相关代谢通路有关.
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偏小二乘判别分析在基因微阵列分型中的应用
目的 由于疾病,特别是肿瘤的识别模型,其分型准确度对疾病的治疗和预后具有重要意义,因而,本研究探讨了基于基因表达谱的疾病分型识别模型建模方法.方法 结合白血病基因表达谱数据分析,利用偏小二乘判别分析(PLS-DA)对利用基因微阵列数据予以建立白血病分型模型,并与Golub等提出的建模方法相对照,比较它们的判别效果.结果 基于偏小二乘判别分析的白血病识别模型的拟合准确度和预测准确度均达到100%.结论 研究表明,基于偏小二乘判别分析的模型明显提高了白血病的分型正确率,无论是拟合精度,还是预测精度,均高于Golub等提出的方法.
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中药药性特征标记的PLS统计模式识别模型
目的 阐明物质成分与中药药性间的内在联系和定量关系,建立物质成分与药性之间的统计模式识别模型,确定药性特征标记物质,实现利用物质成分识别和预测中药药性.方法 基于高效液相色谱数据,在数据预处理基础上,利用偏小二乘判别( PLS - DA)模型建立色谱数据的中药药性统计模式识别模型,并比较不同预处理的变量标准化或转换对模型精度的影响.结果 变量经过均值标准化的Ctrl/PLS-DA模型不仅具有很高的判别率(100％)和较高的预测准确度(92.31％),且由其参数确定的药性特征标记适宜解释中药药性的寒热特征.结论 色谱数据的预处理可以有效降低数据维度,抑制噪声,提高数据质量.运用PLS-DA建立的中药药性识别模型具有较高的判别正确率和预测精度,根据模型参数可以确定表征中药寒热药性的特征标记,为进一步的临床或动物实验验证提供理论依据.
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慢性砷中毒患者头发代谢物特征的代谢组学研究
[目的]分析和对比慢性砷中毒患者与健康对照者的头发样本,筛选差异代谢物,分析相关代谢途径,为砷毒性机制研究提供理论依据.[方法]采用气相色谱/质谱联用法(GC/MS)和代谢组学方法,研究5名慢性砷中毒患者(观察组)和5名健康者(对照组)的头发样本的代谢物差异.利用主成分分析法(PCA)和偏小二乘判别分析(PLS-DA)分析两组的代谢图谱差异,找出差异代谢物.[结果]慢性砷中毒患者尿砷[(1.32±0.09) μmol/L]明显高于砷中毒标准(1.17.μmol/L)和对照组[(0.29±0.10)μmol/L](P＜ 0.001).共检出10种差异代谢物,在慢性砷中毒患者中有4种上调,6种下调.代谢通路分析筛选出4种有意义的差异代谢物,与对照组相比,在观察组中分别为苯乙醛和卜氨基丁酸含量升高,而谷胱甘肽和丙氨酸含量降低.这4种代谢物均与机体氧化应激相关.[结论]验证了砷的慢性毒性机制主要涉及氧化应激,同时为探索氧化应激的发生机制提供了可能的思路和线索.
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基于高分辨质谱和代谢组学技术对不同银杏叶制剂差异成分的快速分析
采用高效液相色谱串联四极杆飞行时间质谱法(HPLC-Q/TOF-MS),利用代谢组学技术,比较银杏叶制剂组成成分的差异,包括银杏叶滴丸、银杏酮酯滴丸、银杏叶提取物片.采用XSELECT HSS T3色谱柱(4.6 mm×150 mm,3.5μm),以0.1％ 甲酸水-乙腈为流动相,柱温为40℃ 进行色谱分离,采用ESI-Q/TOF检测,负离子模式扫描.采用偏小二乘判别分析方法(PLS-DA)进行数据统计,比较不同银杏叶制剂中的差异成分.结果表明,采用高分辨质谱鉴定了21种银杏叶提取物片与银杏叶滴丸的差异成分,其中滴丸中含量大于银杏叶提取物片的有7种,主要是黄烷醇类化合物,银杏叶提取物片中含量大于滴丸的有14种,多数是有机酸类化合物.鉴定了银杏叶滴丸与银杏酮酯滴丸的12种差异成分,其中银杏叶滴丸中含量大于酮酯滴丸的有7种,主要是黄烷醇类化合物,酮酯滴丸中含量大于银杏叶滴丸的有5种,主要是金松双黄酮和有机酸.结果阐明了不同厂家的银杏叶制剂之间的差异物质,为建立更完善的银杏制剂质控标准提供了科学指导.
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代谢组学数据正态性对疾病分类准确性的影响
目的：探讨在代谢组学数据中服从正态分布的变量个数逐步增加时统计分类方法分类准确率的变化趋势。方法首先模拟产生11组代谢数据，且数据中服从正态分布的变量逐渐增加，然后用传统的非机器学习统计方法[Bayes 判别、Fisher 判别、偏小二乘判别分析（PLS-DA）]和机器学习方法[随机森林（RF）、支持向量机（SVM）]进行统计分析，比较分类准确率的变化；后用两个实例分析对模拟结果的合理性进行评价。结果代谢组学数据正态性对 Bayes 判别、Fisher 判别、PLS-DA 的分析结果影响较大，随着数据中服从正态分布的变量个数增加，分类准确率增大，而对 RF 和 SVM 基本没有影响。结论传统的非机器学习方法在统计分析过程中对数据正态性有一定的要求，而机器学习类的方法对数据正态性基本没有要求，且分类准确率一直保持较高的稳定状态。
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红外光谱在滇龙胆干燥方法选择上的应用
目的 筛选滇龙胆的佳干燥方法.方法 采用傅里叶变换红外光谱法(Fourier transform infrared spectroscopy,FT-IR)结合多元统计分析对晒干(GZCK)、发汗干燥(FZ)、45℃烘箱干燥(HZ45)、微波干燥(WZ)及室内阴干(YG)5种干燥方法处理的45份滇龙胆样品进行分析.结果 精密度、稳定性及重现性试验的匹配值在99.33～99.90之间,RSD≤0.01％,表明该法稳定可靠.谱峰比较发现,晒干处理样品在龙胆苦苷的两个主要特征吸收峰1 611和1 075 cm-1附近吸光度值比其它干燥处理的高,表明晒干有利于滇龙胆中龙胆苦苷的保留.原始光谱经自动平滑+自动基线校正+ Norris平滑(5:5)+二阶求导预处理并进行偏小二乘判别分析(Partial least square discriminant analysis,PLS-DA),结果显示同一干燥处理的样品相对聚集,判别效果较好.谱图检索显示相同干燥方法处理的样品匹配正确率为93.3％,表明该法用于分析不同干燥方法的滇龙胆样品效果较理想.结论 晒干是滇龙胆的佳干燥方法.该法可直观有效地评价中药干燥方法的优劣.
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基于顶空进样气质联用技术的中药寒热药性的模式识别研究
目的 建立以低温挥发性成分为基础的中药寒热药性表征体系,阐明低温挥发性成分与中药药性的关系,实现中药药性主观经验的客观表达.方法 采用顶空静态进样气质联用技术,分析20味中药的挥发性成分,经模式识别方法(主成分分析、小二乘判别分析),对寒热中药进行分类,探讨寒热中药药性表征方法.结果 主成分分析显示寒热中药混在一起,表征样本的大主成分对分类无显著意义,偏小二乘判别分析通过提取寒热中药的差异主成分,分类得到改善,初步建立了中药寒热药性表征体系.结论 模式识别方法结合HS-GC-MS技术,提供中药中低沸点挥发物的化学信息,表达中药直观气味,利于建立中药药性物质基础GC-MS表征体系.
