代谢组学归一化的方法，代谢组学数据处理方法

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归一化法计算公式：Z=R jωL=R（1 jωL/R），归一化方法有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。

归一化的目的是让数据压缩在【0，1】范围内，包括两个边界数字0和数字1；其计算公式为（X - Min）/ （Max - Min）。当某数据刚好为最小值时，则归一化后为0；如果数据刚好为最大值时，则归一化后为1。

面积归一法的计算公式如下：归一化面积值 = （原始样本面积值 - 最小样本面积值） / （最大样本面积值 - 最小样本面积值）面积归一法的作用面积归一法可以将不同样本的面积数据统一到相同的尺度上，使其具有可比性。

＋An）］·100 校正面积归一化法的计算公式：Xi%＝［Ai·Fi／（A1·Fi＋A2·F2＋…＋An·Fn）］·100，式中，Xi---组分i的百分含量； AA2…An---组分2…n的峰面积； FF2…Fn---组分。

质谱法即用电场和磁场将运动的离子（带电荷的原子、分子或分子碎片，有分子离子、同位素离子、碎片离子、重排离子、多电荷离子、亚稳离子、负离子和离子-分子相互作用产生的离子）按它们的质荷比分离后进行检测的方法。

分析速度快，一般在几分钟或几十分钟内可以完成一个试样的分析。（4）应用范围广，气相色谱：沸点低于400℃的各种有机或无机试样的分析。液相色谱：高沸点、热不稳定、生物试样的分离分析。

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。

色谱仪利用色谱柱先将混合物分离，然后利用检测器依次检测已分离出来的组分。色谱柱的直径为数毫米，其中填充有固体吸附剂或液体溶剂，所填充的吸附剂或溶剂称为固定相。与固定相相对应的还有一个流动相。

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。

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。

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。

研究中药这种复杂混合物的毒性，代谢组学是最好的方法，选择不同产地、不同数量、不同组分的中药，做出代谢组图，根据组成变化与毒性、药效相对应，就可把有效的成分最大化，把有毒的东西剔除。

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。

到此，以上就是小编对于代谢组学归一化的方法的问题就介绍到这了，希望介绍关于代谢组学归一化的方法的5点解答对大家有用。

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