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摘要
NMR代谢组学检测完成后,人们通常基于化学位移值在人类代谢组学数据库(human metabolome database,HMDB)上进行手动代谢物匹配,然而该方法对代谢物的鉴定较为粗糙,准确度不高。本研究试图基于建立一种更加合理,且能够自动寻峰并根据数据库匹配代谢物方法。通过分析HMDB的峰匹配方法,提出了基于Jaccard系数和匹配率(匹配的峰数目/总峰数)的新方法,基于MATLAB编程实现,然后比较HMDB中1D NMR search和本方法对于同一段随机化学位移列表的匹配结果。分析结果显示,对于同一随机化学位移列表,HMDB的匹配结果中排在前20位的物质峰数目超过16的占60%,说明其匹配方法偏向于峰数目较多的物质;HMDB用于峰匹配排序的评分与峰匹配率有明显区别,而本方法匹配评分与匹配率较为接近;且HMDB匹配结果排在第10位的物质与该随机序列没有可匹配的化学位移值。本文对于HMDB峰匹配算法存在的不足进行了改进,并发现基于Jaccard分数的匹配算法能够提高根据代谢物数据库进行NMR代谢物鉴定的精度。
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