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代谢组学数据的特点有(代谢组学数据的特点有哪些)

代谢组学数据的特点有(代谢组学数据的特点有哪些)

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  1. 代谢组学的研究方法和研究流程
  2. 偏最小二乘法的原理与实现
  3. 代谢组学分析是干嘛的

1、代谢组学的研究方法和研究流程

先进分析检测技术结合模式识别和专家系统等计算分析方法是代谢组学研究的基本方法。其样品主要是动植物的细胞和组织的提取液。

代谢组学的研究方法:代谢组学研究一般包括代谢组数据的采集、数据预处理、多变量数据分析、标记物识别和途径分析等步骤。生物样品(如尿液、血液、组织、细胞和培养液等)采集后进行生物反应灭活、预处理。

一种方法称作代谢物指纹分析 (metabolomic fingerprinting),采用液相色谱-质谱联用(LC-MS)的方法,比较不同血样中各自的代谢产物以确定其中所有的代谢产物。

代谢组学和中医中药的哲学观相吻合,代谢组学是研究中药最好的选择。

2、偏最小二乘法的原理与实现

偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法,特别当两组变量的个数很多,且都存在多重相关性,而观测数据的数量(样本量)又较少时,用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。

使偏差绝对值之和最小 使偏差绝对值最大的最小 使偏差平方和最小 按偏差平方和最小的原则选取拟合曲线,并且采取二项式方程为拟合曲线的方法,称为 最小二乘法 。

偏最小二乘法回归是对多元线性回归模型的一种扩展,其主要目的是要建立一个线性模型。

在最小二乘法中,通常采用平方和的形式,这是因为平方和具有良好的数学性质,而且可以更为敏感地反映误差的大小。

3、代谢组学分析是干嘛的

“靶向代谢组学”(targeted metabolome)的目的则是定量验证特定代谢产物的表达差异。

代谢组学隶属于组学范畴之内,目前关注度颇高,它是了解小分子代谢物质(相对分子质量小于1000)数量、种类、丰度的研究技术,可以对小分子物质进行全面的定性及定量分析,并寻找代谢物与环境因子变化的相对关系。

概述代谢组学是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想,对生物体内所有代谢物进行定量分析,并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式,是系统生物学的组成部分。

代谢组学是对代谢组学的研究,而代谢组学是对特定生物体对致病性刺激或基因修饰的多参数代谢反应的研究。NMR对于物质结构的指认要比MS更精确(异构体)对定性非常有用,成为非靶向代谢组学的重要方向。

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