Выходные данные
Статус студент 1 курса магистратуры
Организация Санкт-Петербургский государственный университет, Институт химии, кафедра органической химии
Подсекция Аналитическая химия
Метки студент
Нецелевое профилирование образцов мочи здоровых доноров и пациентов с раком предстательной железы и мочевого пузыря методами ВЭЖХ-МС и ГХ-МС
Деев Владислав Александрович
Владислав Александрович, добрый день!
Какие данные Вы использовали при обработке многомерными методами. Только хроматограмму по полному ионному току? Процедура ‘peak alignment’ проводилась также при использовании только хроматограммы по полному ионному току (без рассмотрения масс-спектров)? Сколько людей было в каждой группе? Каждый человек был охарактеризован одним файлом с данными? Как проводили разделение образцов на тестовый и проверочный наборы?
Здравствуйте, Андрей Сергеевич!
При хемометрической обработке я использовал газохроматографические профили летучих органических соединений. Применение исходных данных без предварительной обработки не позволило добиться разделения данных на два кластера, что связано с дрейфом базовой линии и смещением пиков аналитов. Базовая линия моделировалась по нижнему уровню шума и вычиталась из сигнала (рисунок вычитание базовой линии). Пиков аналитов выравнивались методом динамического преобразования временной шкалы (dynamic time warping). Во избежание ложного выравнивания применялись масс-спектры аналитов, что служило дополнительным критерием правильности выравнивания хроматографических профилей.
Суммарно нами получено 52 профиля: 32 норма, 20 рак предстательной железы, счета Глисона от 6 до 9.
Каждый человек характеризовался соответствующей хроматограммой. Для построения модели методом ПЛС-ДА, в качестве вектора Y использовалась двоичная кодировка 1-патология, 0 — норма.
Разделение на калибровочный (13 патология, 20 норма) и тестовый (7 патология, 12 норма) наборы проходило случайным образом. По калибровочному набору осуществлялось построение модели (МГК или ПЛС-ДА), а по тестовому — оценивалась ее прогностическая способность. Далее данные после ста случайных разбиений усреднялись. Усредненные значения точности, селективности и специфичности для двух методов приведены в соответствующих таблицах. В случае МГК классификация проводилась методом к ближайших соседей, что также потребовало предварительный выбор числа главных компонент и величины К аналогичным образом.
Уважаемый Владислав,
Начиная с какой стадии (срока заболевания) возможна диагностика Вашим методом?
Андрей Николаевич, добрый день!
Нами проведен анализ образцов мочи, полученных от здоровых доноров и пациентов с раком предстательной железы. Тяжесть данного вида рака характеризуется шкалой Глиссона. Согласно данным, которые предоставили коллеги из Военно-медицинской академии им. С.М. Кирова, пациенты характеризуются суммой Глиссона от 6 до 9. Это соответствует средне- и высокоагрессивной формам рака предстательной железы.