大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于代谢组学原始数据整理的问题，于是小编就整理了5个相关介绍代谢组学原始数据整理的解答，让我们一起看看吧。

1. 代谢组学 表达量数据预处理 简介
2. 【代谢组学】代谢组学与其他组学数据的整合
3. 【代谢组学】3.数据分析
4. 非靶向 | 靶向代谢组学数据分析总结-纲要
5. 代谢组学原始数据格式转换-proteowizard

1、代谢组学 表达量数据预处理 简介

数据归一化是将数据映射到特定范围之内再进行处理，有利于便捷快速的运算。数据归一化是数据预处理重要一步，可消除样本处理、浓度差异、仪器偏差等统误差。代谢组学常用数据归一化方法：中位数、平均数、总和、指定样本和内参。

本部分分析内容与常规代谢组学一致，主要针对代谢物含量开展单维与多维统计学分析、KEGG通路分析、表达量相关性分析、聚类热图、代谢物分类等分析。

一般有如下几点： 数据预处理。如缺失值过滤填充、数据归一化等。 数据质控。包括CV分布、QC等。 统计分析。包括单变量、多变量等。 功能分析。包括Pathway、网络分析、Biomarker筛选等。

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。

GC-MS（气相色谱）GC-MS是代谢组学研究的经典技术，具有技术成熟稳定、灵敏度高等特点，同时，由于具有相对完善的数据库，使得定性也更为准确可靠，缺点则主要表现在样品处理相对复杂，对于不易衍生化的物质定性和定量较困难。

2、【代谢组学】代谢组学与其他组学数据的整合

这里我们采用基于秩的检验方法，其中基因集富集分析（GSEA）是在转录组数据背景下进行代谢路径分析的一个常见例子，它也可以应用于代谢组数据。

肝脏疾病与肝细胞分裂能力下降密切相关，并且细胞代谢对组织稳态和再生很重要。由于代谢变化是肝脏疾病的标志，因而对代谢和细胞分裂之间的联系进行了研究。

[代谢组学与 16S 的检测主要是物种类别或者丰度与代谢产物丰度的关联。而宏基因组与代谢组学的关联主要是其代谢通路与基因功能和代谢产物的关联。

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。

3、【代谢组学】3.数据分析

代谢物提取，一般要求每组至少10个样； 在所有提取好的样本中取等量混合作为QC； QC样本与实验样本穿插上机，开始十个QC，结尾三个QC，中间每十个样本穿插一个QC样本 。

这里我们采用基于秩的检验方法，其中基因集富集分析（GSEA）是在转录组数据背景下进行代谢路径分析的一个常见例子，它也可以应用于代谢组数据。

在中心法则的指导下，基因组、转录组、蛋白组通常以 信息流 的方式呈现，而代谢组被认为是新陈代谢的结果。

本部分分析内容与常规代谢组学一致，主要针对代谢物含量开展单维与多维统计学分析、KEGG通路分析、表达量相关性分析、聚类热图、代谢物分类等分析。

代谢组学分析如下：代谢组学研究可分为两类：“发现代谢组学”（也称“非靶向代谢组学”）和“靶向代谢组学”。

4、非靶向 | 靶向代谢组学数据分析总结-纲要

代谢组学分析如下：代谢组学研究可分为两类：“发现代谢组学”（也称“非靶向代谢组学”）和“靶向代谢组学”。

靶向代谢组学新技术，区别于传统的非定向代谢组学，具有如下优势：样品种类多：生物流体（血液、尿、唾液、肠道微生物）、环境样品、细胞、动植物组织、污水、药品、食品。

拟靶向代谢组学主要包括三个步骤：（1）基于四极杆飞行时间质谱的非靶向分析；（2）母离子/产物离子对的选择及检测参数优化；（3）使用三重四极杆或QTRAP质谱采用MRM模式（包括上述离子对）对样品进行分析。

新污染物的鉴别是一个复杂的过程，非靶向识别流程是其常用的方法之一。下面是新污染物非靶向识别流程的第一步：采集样品：从可能存在新污染物的环境中采集样品，如水体、土壤、空气等。

5、代谢组学原始数据格式转换-proteowizard

proteowizard支持被转换的格式如下：proteowizard有Windows、mac和linux版本。但是对于直接安装的linux版本，没有格式转换的功能。需要转换供应商的（vendor）格式的话，可以使用其安装了window版本（通过wine来执行）的docker镜像。

好在 ProteoWizard 为我们提供了格式转换的工具MSConvert，它可以转换为以下数据格式：MSConvert的Linux版本并不友好，需要wine/docker来运行Proteowizard，但一般linux默认都是x64架构，而x64一直诟病于对Framework的支持。

代谢组学发论文需要原始数据。根据查询相关公开信息显示，代谢组学发论文需要对所写的论文的原始数据进行上传，需要附带在论文中。

生物信息学的应用领域非常广泛，例如基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学、系统生物学等。生物信息学的发展也为生物医学研究提供了新的方法和工具，例如在基因诊断、药物设计、疾病预测等方面的应用。

到此，以上就是小编对于代谢组学原始数据整理的问题就介绍到这了，希望介绍关于代谢组学原始数据整理的5点解答对大家有用。