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代谢组学是关于生物体内源性代谢物质的整体及其变化规律的科学，也是一个数据密集型的研究领域，由此使得模式识别在代谢数据处理中有重要作用．L1范数支持向量机（L1-Norm Support Vector Machines, L1-norm SVMs）作为在模式识别领域中准确、稳健的方法，在代谢组学中的应用较少．该文应用L1-norm SVM方法对小鼠感染血吸虫后的代谢数据进行了分析，分析结果显示L1-norm SVM在聚类与特征选择方面具有优势，并表明它在代谢组学领域的应用有着潜力和前景．