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An approach for feature selection with data modelling in LC-MS metabolomics

代谢组学 特征选择 选择（遗传算法） 特征（语言学） 计算机科学 计算生物学 色谱法 化学 数据挖掘 人工智能 生物 语言学 哲学
作者
I. V. Plyushchenko,Д. Г. Шахматов,T. A. Bolotnik,Т. М. Baygildiev,Pavel N. Nesterenko,И. А. Родин
出处
期刊：Analytical Methods [The Royal Society of Chemistry]
日期：2020-01-01 卷期号：12 (28): 3582-3591 被引量：6
标识
DOI：10.1039/d0ay00204f
摘要
The data processing workflow for LC-MS based metabolomics study is suggested with signal drift correction, univariate analysis, supervised learning, feature selection and unsupervised modelling.
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