代谢组学数据怎么用(代谢组学数据库有哪些)
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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。
2、代谢组学的研究方法
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。
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、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。
5、【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”。
到此,以上就是小编对于代谢组学数据怎么用的问题就介绍到这了,希望介绍关于代谢组学数据怎么用的5点解答对大家有用。
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