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1. 【代谢组学】4.生物标志物分析

1、【代谢组学】4.生物标志物分析

上图是单变量的ROC分析，针对单个代谢组分子或单组学数据。实际上，可以将多个代谢物或多个组学数据作为组合来进行预测，称之为多变量ROC分析。不同模型预测的结果也可以同时在一张图中比较。多变量ROC分析主要是用于探寻最佳的生物标志物组。

代谢物是细胞代谢的终产物或中间产物，参与能量转换、信号传导、表观修饰等过程。 CSF中最常用的代谢标志物是葡萄糖含量，其可作为感染、炎症、恶化等过程的标志物。代谢组学方法：质谱分析法可分析了许多生物样品中不同的代谢物；核磁共振波谱法。

质谱仪信号波动使非靶代谢信号随时间漂移。 原因：信号随时间漂移或中途设备维护会严重影响多元统计分析效果，如PCA中样品分布不均匀，存在异常值。从而引起后续分析，如筛选生物标志物失败。对非靶代谢信号时间漂移的重新校准，改善数据分析效果：不同出峰时间，对应不同的基质效应。

代谢组学的核心研究内容聚焦于那些参与多种代谢途径，且分子量小于1000的小分子代谢物。它在食品安全领域扮演着关键角色，特别是在检测动植物体内农兽药等有害物质的生物标志物上。这些研究的对象通常取自动植物细胞和组织的提取液，样本的选择至关重要。

定量蛋白质组学中的蛋白质定量技术也成为发现生物标志物的重要途径。生物标志物是生物体受到严重损害之前，在不同生物学水平（分子、细胞、个体等）上因受环境污染物影响而异常化的信号指标。它可以对严重毒性伤害提供早期警报。

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