Inledning Saknade värden finns i stor utsträckning i massspektrometri (MS) baserade metabolomics data. Olika metoder har använts för att hantera saknade värden, men valet av metoder kan påverka avsevärt efter dataanalyser och tolkningar. Enligt definitionen saknas tre typer av värden, helt slumpmässiga (MCAR), slumpmässiga (MAR) och inte slumpmässiga (MNAR). Mål Syftet med denna studie var att på ett omfattande sätt jämföra vanliga imputeringsmetoder för olika typer av saknade värden med hjälp av två separata metabolomiska datamängder (977 respektive 198 serumprover) för att föreslå en strategi för att hantera saknade värden i metabolomikstudier. Metoder Imputeringsmetoder inkluderade noll, halva minimum (HM), medelvärde, median, slumpmässig skog (RF), singular value decomposition (SVD), k-nearest grannar (kNN), och kvantil regression imputation av vänster-censurerade data (QRILC). Normaliserat rotmedelvärde i kvadrat (NRMSE) och NRMSE-baserad summa av leden (SOR) tillämpades för att utvärdera imputationsnoggrannheten för MCAR/MAR och MNAR på motsvarande sätt. Huvudkomponentanalys (PCA)/delvisa minst kvadrater (PLS)-Procrustes summan av kvadratfel användes för att utvärdera den totala provfördelningen. Studentens t-test följt av Pearson korrelationsanalys utfördes för att utvärdera imputeringens effekt på univariat statistisk analys. Resultat Våra resultat visade att RF imputation gjorde det bästa för MCAR/MAR och QRILC var det gynnade för MNAR. Slutsats Kombinerat med "modifierad 80% regel", föreslog vi en omfattande strategi och utvecklade ett allmänt tillgängligt webbverktyg för saknad värdeimputation i metabolomics data.
Wei och Al. REF analyserade tre typer av data som saknades i två separata kliniska metabolomics dataset, d.v.s., Saknas fullständigt på Random (MCAR), Saknas på Random (MAR), och vänster-censurerade Saknas inte på Random (MNAR), och utvecklade ett offentligt tillgängligt webbverktyg för att hantera saknade data.
Missing Value Imputation Approach for Mass Spectrometry-based Metabolomics Data
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology']}