机器学习方法在代谢组学数据统计分析中的新近研究进展

代谢组学是研究生物体内所有小分子代谢产物的学科领域。其利用先进的技术平台如质谱和核磁共振等,可以全面、高通量地检测代谢物,为疾病的早期诊断、发病机制研究和个性化治疗提供新思路。由于代谢组学数据具有多样性、高维度、动态性、噪声和变异性等特点,为其数据分析方法研究提出了严峻挑战。本文拟通过归纳总结近年来主要的机器学习法尤其是其改进方法在代谢组学数据统计分析中的进展,为进行有效的数据分析,充分发挥代谢组学在医学研究中的应用提供重要依据。