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申请/专利权人：厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
摘要：本发明公开了一种基于非靶向代谢组学的生物年龄预测方法及装置，涉及生物数据处理领域，包括：构建基于堆叠集成的生物年龄预测模型并训练，得到经训练的生物年龄预测模型；对待分析人员的血液样本中的每个代谢物的质谱数据进行处理和特征选择，得到关键代谢特征；将待检测人员对应的关键代谢特征输入到经训练的生物年龄预测模型，先经过基模型单元中的每个基模型，得到若干个第一年龄，将若干个第一年龄构成第一年龄向量并分别输入次级学习器单元中的每个次级学习器，得到若干个第二年龄，将若干个第二年龄构成第二年龄向量并输入终级学习器，得到预测年龄。本发明解决了现有生物年龄评估准确度低、缺乏综合性、复杂性和成本高等问题。
主权项：1.一种基于非靶向代谢组学的生物年龄预测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于堆叠集成的生物年龄预测模型并训练，得到经训练的生物年龄预测模型，所述经训练的生物年龄预测模型包括分别位于不同层级并且堆叠设置的基模型单元、次级学习器单元和终级学习器，所述基模型单元包括若干个互相独立且并行设置的基模型，所述次级学习器单元包括若干个互相独立且并行设置的次级学习器；获取待分析人员的血液样本并进行代谢物提取和色谱-质谱分析，得到对应的若干个代谢组中的每个代谢物的质谱数据，对每个代谢组中的每个代谢物的质谱数据进行数据清洗和归一化，得到若干个代谢特征，所述代谢特征由代谢物的质谱数据中的色谱保留时间和质荷比拼接而成，对若干个代谢特征进行特征选择，得到与生物学年龄相关的关键代谢特征；获取待检测人员的血液样本并处理得到对应的关键代谢特征，将所述关键代谢特征输入到所述经训练的生物年龄预测模型，所述关键代谢特征经过所述基模型单元中的每个基模型，得到若干个第一年龄，将若干个第一年龄构成第一年龄向量并分别输入所述次级学习器单元中的每个次级学习器，得到若干个第二年龄，将若干个第二年龄构成第二年龄向量并输入所述终级学习器，得到预测年龄，基于所述预测年龄确定生物学年龄加速度，对所述关键代谢特征进行路径富集分析，确定与年龄相关的代谢途径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所) 基于非靶向代谢组学的生物年龄预测方法及装置
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