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公开(公告)号：CN119992031A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510069576.1
申请日：2025-01-16
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/20 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及基于局部空间结构的质谱成像数据归一化方法及系统，方法包括：通过构建空间邻近矩阵和谱相关性矩阵，并相乘得到像素间的邻接矩阵，捕捉像素间的空间关系和谱相似度；对数据进行降维处理，以减少计算复杂度并提取主要特征；对降维后的数据实施对数变换，计算邻居像素谱之间的L1范数距离，并引入惩罚系数构建目标函数；采用梯度下降法最小化目标函数，迭代更新所有像素的归一化系数直至收敛；将归一化系数应用于初始MSI数据，获得归一化后的数据集。本发明通过基于局部空间结构的质谱成像数据归一化方法实现对MSI数据进行归一化校正的同时，较好地保留局部空间结构，使得不同组织微区之间的边界更加清晰，更容易分辨。
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公开(公告)号：CN111210876B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010008409.3
申请日：2020-01-06
Applicant: 厦门大学
IPC: G16B40/10
Abstract: 本发明涉及一种受扰动代谢通路确定方法及系统，包括：获取待测生物样本；采用高通量分析技术和谱数据处理方法对生物样本进行分析和处理，得健康和异常生物样本代谢物的浓度集合；计算健康生物样本代谢物集合中任意两种代谢物的健康生物样本浓度比值对数，得健康生物样本浓度比值对数集；同理得异常生物样本浓度比值对数集；根据上述浓度比值对数集确定偏离系数集；根据偏离系数集确定代谢物的扰动矩阵；获取通路隶属矩阵；根据代谢物的扰动矩阵和通路隶属矩阵确定代谢通路扰动矩阵；采用单边T检验对代谢通路扰动矩阵分析，确定受扰动代谢通路。通过本发明上述方法能准确获取显著受扰动的疾病代谢通路，降低生物样品的个体间差异对于通路识别的影响。
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公开(公告)号：CN114038509A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111301560.7
申请日：2021-11-04
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于代谢物关联网络的受扰动通路分析方法，属于分析技术领域。包括步骤：1)对生物样品中的代谢物组进行分析，数据预处理后得到代谢组学数据矩阵；2)构造代谢物‑代谢通路二部图；3)将代谢组学数据矩阵进行代谢物关联网络建模，得到实验组和对照组之间的差异网络；4)计算差异网络在二部图上的富集度；5)基于两组样本间的差异代谢物网络，结合通路数据库的信息，对通路按重要性进行排序，识别潜在扰动通路；6)对潜在扰动通路进行显著性检验，获得显著扰动的代谢通路。利用差异网络的相关理论分析生物机体不同生理状态之间的差异，所筛选出与实验组相关的受扰动代谢通路更为可靠，为理解生物机体背后的发生机制提供新的研究思路。
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公开(公告)号：CN112731234A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011594412.4
申请日：2020-12-29
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于圆弧切线模型的核磁共振波谱基线校正方法，涉及核磁共振波谱基线校正。1)将所采集到的fid数据末尾补零至2的整次幂个数据点，进行快速傅里叶变换、相位校正，得到样品的核磁共振波谱数据，并进行数据预处理；2)对样品核磁共振波谱进行谱峰识别，计算每个谱峰的半高宽，设置圆弧半径R为谱峰半高宽的中值，构建圆弧方程；3)滑动圆弧的圆心位置，计算样品核磁共振波谱与圆弧的切线点，得到圆弧滑动轨迹，根据圆弧滑动轨迹计算得到波谱基线点；4)对样品核磁共振波谱基线点进行平滑和尺度逆变换，得到波谱基线，实现样品核磁共振波谱的基线校正。可以校正基线失真较大的波谱。避免校正后出现负峰，可推广至二维波谱的基线校正。
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公开(公告)号：CN119598198A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411681323.1
申请日：2024-11-22
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06F18/2135 , G16B40/00 , G16B20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于局部相似性的代谢组学样本归一化方法及系统，方法包括：初始化步骤，给定待归一化的代谢组学数据矩阵并初始化样本的归一化系数；投影步骤，将数据矩阵投影到主成分分析子空间中，得到投影数据矩阵；最近邻集构建步骤，利用数据矩阵计算任意两个样本之间的相关性，并利用投影数据矩阵计算任意两个样本之间的距离，根据相关性和距离指标得到每个样本的最近邻集；样本归一化步骤，计算样本向量的归一化系数，得到归一化组成新的数据矩阵；迭代步骤，迭代子空间投影步骤至样本归一化步骤，直至归一化数据矩阵的相对变化量小于给定阈值。本发明保留了数据的局部结构，同时矫正稀释效应，使样本数据之间具有更好的可比性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114038509B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111301560.7
申请日：2021-11-04
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于代谢物关联网络的受扰动通路分析方法，属于分析技术领域。包括步骤：1)对生物样品中的代谢物组进行分析，数据预处理后得到代谢组学数据矩阵；2)构造代谢物‑代谢通路二部图；3)将代谢组学数据矩阵进行代谢物关联网络建模，得到实验组和对照组之间的差异网络；4)计算差异网络在二部图上的富集度；5)基于两组样本间的差异代谢物网络，结合通路数据库的信息，对通路按重要性进行排序，识别潜在扰动通路；6)对潜在扰动通路进行显著性检验，获得显著扰动的代谢通路。利用差异网络的相关理论分析生物机体不同生理状态之间的差异，所筛选出与实验组相关的受扰动代谢通路更为可靠，为理解生物机体背后的发生机制提供新的研究思路。
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公开(公告)号：CN112731234B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202011594412.4
申请日：2020-12-29
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于圆弧切线模型的核磁共振波谱基线校正方法，涉及核磁共振波谱基线校正。1)将所采集到的fid数据末尾补零至2的整次幂个数据点，进行快速傅里叶变换、相位校正，得到样品的核磁共振波谱数据，并进行数据预处理；2)对样品核磁共振波谱进行谱峰识别，计算每个谱峰的半高宽，设置圆弧半径R为谱峰半高宽的中值，构建圆弧方程；3)滑动圆弧的圆心位置，计算样品核磁共振波谱与圆弧的切线点，得到圆弧滑动轨迹，根据圆弧滑动轨迹计算得到波谱基线点；4)对样品核磁共振波谱基线点进行平滑和尺度逆变换，得到波谱基线，实现样品核磁共振波谱的基线校正。可以校正基线失真较大的波谱。避免校正后出现负峰，可推广至二维波谱的基线校正。
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公开(公告)号：CN119693347A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411877040.4
申请日：2024-12-19
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/00 , A61B5/055 , A61B5/00 , G06T7/11 , G06T5/70 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种用于fMRI脑功能连接分析的单样本网络方法及系统，属于fMRI数据社区划分算法领域，包括：对初始fMRI数据集进行预处理；对预处理后的fMRI数据集进行脑区划分；获取健康对照组脑区平均相关矩阵，计算疾病组中各样本相对于健康对照组样本的差异相关矩阵，进而得到疾病组中各样本的二值化单样本关联矩阵，以构造疾病组各样本的单样本网络；对单样本网络进行社区划分，得到疾病组样本的脑区共社区概率矩阵；对脑区共社区概率矩阵进行显著性检验，保留共社区概率显著大于随机分配的脑区对；对保留的脑区对进行功能富集，提取与疾病相关的显著变化脑区连接。本发明能够减小个体差异的影响，保留组件差异，准确提取与疾病相关的显著变化脑区连接。
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公开(公告)号：CN111210876A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010008409.3
申请日：2020-01-06
Applicant: 厦门大学
IPC: G16B40/10
Abstract: 本发明涉及一种受扰动代谢通路确定方法及系统，包括：获取待测生物样本；采用高通量分析技术和谱数据处理方法对生物样本进行分析和处理，得健康和异常生物样本代谢物的浓度集合；计算健康生物样本代谢物集合中任意两种代谢物的健康生物样本浓度比值对数，得健康生物样本浓度比值对数集；同理得异常生物样本浓度比值对数集；根据上述浓度比值对数集确定偏离系数集；根据偏离系数集确定代谢物的扰动矩阵；获取通路隶属矩阵；根据代谢物的扰动矩阵和通路隶属矩阵确定代谢通路扰动矩阵；采用单边T检验对代谢通路扰动矩阵分析，确定受扰动代谢通路。通过本发明上述方法能准确获取显著受扰动的疾病代谢通路，降低生物样品的个体间差异对于通路识别的影响。
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公开(公告)号：CN104615903B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201510084309.8
申请日：2015-02-16
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种模型自适应的NMR代谢组学数据归一化方法，涉及核磁共振。1)数据获取；2)数据中心化和归一化系数初始化；3)归一化处理；4)多元统计分析；5)模型自适应归一化系数；6)循环迭代：重复步骤3)～5)，直至满足循环结束。通过在多元统计分析模型和最大化投影矢量与类别矢量相关系数之间进行循环迭代，不断调整归一化系数矢量，使得归一化后数据建立的多元统计分析模型能准确提取组间特征信息。模型自适应归一化方法能针对所选取的多元统计分析模型采用合适的归一化系数矢量，是一种自适应的归一化方法。相对于以往基于数据的归一化方法，该方法更灵活、有效，能有效保持谱数据的结构信息。
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