大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于代谢组学主成分分析结果的问题，于是小编就整理了5个相关介绍代谢组学主成分分析结果的解答，让我们一起看看吧。

1. 非靶向 | 靶向代谢组学数据分析总结-纲要
2. 【代谢组学】3.数据分析
3. 代谢组学的结果能看出来样本量么
4. 7.多关联双亲染色体片段代换系(CSSL)群体的代谢组分析
5. 用PLS和OPLS分析代谢组数据

1、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。

在我们国家大约有百分之九十的淋巴瘤是属于非霍奇金淋巴瘤，所以对于此病的治疗就非常重要了。在非霍奇金淋巴瘤当中淋巴瘤弥漫大B细胞淋巴瘤是最为常见的一种疾病，这种病一般通过CHOP的化疗方案就能够治疗康复。

2、【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”。

3、代谢组学的结果能看出来样本量么

成功的代谢物组学研究依赖于有效的代谢物提取，并去除无需分析的蛋白质等成分，因此代谢组学可用于发现和鉴定生物标志物，调整水相/。结果表明。

代谢组处于基因调控网络和蛋白质作用网络的下游，所提供的是生物学的终端信息。

首先打开一份要进行因子分析的数据表，然后点击【分析-降维-因子分析】。然后将变量和选择变量放在相应的对话框中，如下图所示。然后选择变量中可以自定义选择的值，如下图所示。

当总样本量n≥40但有1≤T5时，采用连续性校正χ2检验，看第2行的结果；当总样本量n40，或最小理论频数T1，或检验所得P值接近于检验水准α，采用Fisher确切概率法检验，看第4行的结果。

看第4行的结果。根据查询费舍尔检验相关信息得知，费舍尔检验结果看第4行的结果。当总样本量n40，或最小理论频数T1，或检验所得P值接近于检验水准α，采用Fisher确切概率法检验。

4、7.多关联双亲染色体片段代换系(CSSL)群体的代谢组分析

本文以三个具有共同轮回遗传背景的染色体片段代换系群体的剑叶为材料，对水稻的代谢多样性进行了分析。

为了剖析荔枝果实成熟的调控网络，文章使用72个种质进行了全基因组关联分析（GWAS），发现一个开花相关基因（LITCHI019307）在荔枝中具差异表达。

这里有一包含 65 个染色体片段置换系（ chromosome segment substitution line ， CSSL） 的群体 ，产生这一群体的 2 个亲本分别为粳稻 Asominori（背景或轮回亲本） 和籼稻 IR24 （供体或非轮回亲本）。

国内有报道用人类原癌基因Ha-ras-1为探针，对精神病患者基因组进行限止性片段长度多态性的分析，结果提示11号染色体上可能存在着精神分裂症与双相情感性精神病有关的DNA序列。

为此，运用DNA指纹技术可检测不同物种、同种及同种不同个体的亲缘关系，用于物种分类鉴定，也可用于杂交后代亲本决定，杂交后代群体分开，检测近等基因系（或同类系）种的多态性，并对检测基因进行定位。

5、用PLS和OPLS分析代谢组数据

数据格式：确保数据以SIMCA-P软件能够识别的格式导入，通常是CSV或Excel格式。数据组织：数据应该组织为样本（行）和变量（列），例如，在代谢组学研究中，每一行代表一个样本，每一列代表一个代谢物。

PLS-DA作为一种有监督的分析方法，在分析时必须对样品进行指定并分组，这样分组后模型将自动加上一个隐含的数据集Y，这种模型计算的方法强行把各组分门别类，有利于发现不同组间的异同点。

PLS-DA（偏最小二乘判别分析）图通常用于展示和解释高维数据集中的分类或群体分离。

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 。

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主成分分析结果的问题就介绍到这了，希望介绍关于代谢组学主成分分析结果的5点解答对大家有用。