Bayes判别分析在基于儿茶酚胺的阿尔茨海默病预测研究中的应用.pdf

第 30 卷 第 5 期 计算机与应用化学 Vol.30, No.5 2013 年 5 月 28 日 Computers and Applied Chemistry May 28, 2013 Bayes 判别分析在基于儿茶酚胺的阿尔茨海默病预测研究中的应用 1，2 2 3 2* 李佐静 ，李清 ，凌俊红 ，毕开顺 (1. 沈阳药科大学医疗器械学院，辽宁，沈阳，110016； 2. 沈阳药科大学药学院，辽宁，沈阳，110016； 3. 沈阳药科大学制药工程学院，辽宁，沈阳，110016) 摘要：利用判别分析方法通过对测量的 12 个阿尔茨海默氏症(Alzheimer’s disease, AD)患者和 12 个健康者的尿液样本中儿茶酚 胺（Catecholamines, CA ）含量的测定及浓度作为训练集建立判别函数，进行疾病的诊断，交叉验证错误率为4.2 % 。采用随机 余下的 4 个数据带入判别函数，进行预测，结果表明具有很好的预测能力，正确率达到了 100 %。此方法可以通过测量人体尿 液中 C A 含量测定及浓度来诊断 A D ，对 A D 的尽早检测和早期治疗非常重要。2 组线性判别函数分别为 -19.91024+0.21873*E+0.23742*NE+0.11155*DOA+0.41789*L-DOPA-0.12661*DOPAC;-2.24864+0.03070*E+0.04914*NE+ 0.06892*DOA+ 0.01704*L-DOPA+0.01598*DOPAC 。 关键词： Bayes 判别分析；阿尔茨海默病(AD)；儿茶酚胺(CA) ；生物标记物 中图分类号：R914; O641 文献标识码：A 文章编号：1001-4160(2013)05-447-450 DOI: 10.11719/com.app.che 1 引言 法。DA 被应用在经济、医学、生物等领域，近年来被越 来越多的应用于疾病诊断，例如：根据就诊者的各项症 阿尔茨海默氏症（俗称老年痴呆症）是一种常见于 状、体征、实验室检查、病理学检查及某些特征等对其 老年人的中枢神经系统退行性疾病。表现为进行性记忆 做出是否有某种疾病的诊断或对几种可能患有的疾病进 和认知功能下降、日常生活能力下降和社交障碍, 并伴 有不同程度的精神行为障碍 [1] 。脑内乙酰胆碱 行鉴别诊断。判别分析的方法中较常使用的有 Bayes 判 别和 Fisher 判别[14] 。Bayes 判别分析的思想是计算新样本 （acetylcholine, Ach ）与进行性记忆和认知功能相关，国 属于各个总体的条件概率，比较各个条件概率的大小， [2-3] 内外研究表明AD 患者却是存在突触前胆碱能损伤 。 将新样本判归至条件概率最大的总体。假定对所研究的 AD 患者大脑皮层 Ach 受体数目减少，使得 Ach 的摄取 对象在抽样前已有一定的认识，常用先验分布来描