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申请/专利权人：中国科学院武汉植物园
摘要：本发明公开了一种基于多算法的代谢物保留时间预测方法，属于分析化学和代谢组学技术领域，通过标准品计算并筛选描述符，用于构建拟合模型并进行数据扩增。使用无监督的机器学习算法筛选特征组合，使其可以区分不同类型化合物，并作为ML模型的输入进行模型训练和验证。使用训练好的ML模型对候选化合物的保留时间进行预测，并根据预设阈值对假阳性注释结果进行排除。本发明通过利用多种ML算法实现数据扩增、特征筛选和模型训练，经过超参数优化及训练的ML模型具有较好的准确性和鲁棒性，能够对不同代谢物的RT进行预测，并对假阳性注释结果进行有效地排除。
主权项：1.一种基于多算法对代谢物的保留时间进行预测的方法，其特征在于，包括：采集目标类型代谢物的多种类别标准品的RT实验数据，计算各类别标准品的分子描述符，并对各类别标准品的分子描述符进行预处理后，将各类别标准品的RT实验数据与对应的分子描述符分别进行拟合，得到拟合模型，以挑选最优的分子描述符，并根据最优的分子描述符进行数据扩增，得到扩增后的数据集；对于扩增后的数据集内的不同类别代谢物，计算分子描述符并进行预处理后，再使用无监督ML算法对不同类别代谢物的分子描述符进行筛选，得到不同类别代谢物的分子描述符组合，以筛选出的不同类别代谢物的分子描述符组合作为ML模型输入；使用ML算法构建RT预测模型，将扩增后的数据集按照比例进行分割，从而得到训练集、验证集和测试集，再对RT预测模型的关键超参数进行优化，同时对RT预测模型的准确性进行验证；获取目标类型代谢物的基本信息，计算目标类型代谢物的分子描述符作为RT预测模型的输入，得到预测的目标类型代谢物的RT，将预测的目标类型代谢物的RT与目标类型代谢物的实验数据进行比较，将差值超过预设阈值的同分异构体结构视为假阳性注释进行排除。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院武汉植物园 一种基于多算法的代谢物保留时间预测方法
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