大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于代谢组学需要掌握什么知识的问题，于是小编就整理了5个相关介绍代谢组学需要掌握什么知识的解答，让我们一起看看吧。

1. 代谢组学用色谱柱分离出的物质怎么检测其结构进行pca分析
2. 代谢组在植物研究中的应用现状
3. 做好代谢组学研究的关键在哪里?
4. 代谢组学的研究方法和研究流程
5. 代谢组学中有些数据是相反的怎么办

1、代谢组学用色谱柱分离出的物质怎么检测其结构进行pca分析

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。

凝胶渗透色谱液相色谱的一个分支，其还可测定聚合物的支化度，共聚物及共混物的组成。采用制备型的色谱仪，可将聚合物按分子量的大小分级，制备窄分布试样，供进一步分析和测定其结构。

2、代谢组在植物研究中的应用现状

植物次生代谢产物已被广泛应用于乳腺癌、肝癌、食管癌、糖尿病、高血压等疾病的治疗和预防。同时，植物次生代谢产物还可以用于抗氧化、祛痘、美白、抗炎等美容保健领域。

是不错的，但是代谢组本身还是一个发展中的新型学科，一些关键性技术还有待突破，如果你只想使用代谢组学而不去深入的研究它的话就应该没问题，如果想要进一步研究代谢组学方法就需要有相当的分析化学知识。

代谢组学”可能成为我国传统医学走向国际化的通用语言。

作为现代农业、林业和园艺等领域的基础学科，植物生理学的研究和应用对人类社会的发展、生存和环境保护具有深远的影响。在科研中，高级植物生理学的应用领域广泛。

3、做好代谢组学研究的关键在哪里?

研究代谢组学的关键是要发展大规模、并行化测定复杂混合体系中代谢物组成信息和对大量数据进行分析和建模的能力。技术手段的发展是代谢组学发展的关键因素。

代谢组学在茶叶研究中的应用主要有品质鉴定、生理生化过程、功能性成分分析。品质鉴定 通过分析茶叶中代谢产物的种类和含量，鉴定茶叶的品质、产地、品种。不同地区的茶叶具有的独特的香气和口感，与代谢产物的组成密切相关。

植物营养研究：代谢组学可以用于研究植物对不同营养元素的吸收和利用，为合理施肥提供科学依据。植物药用价值研究：通过分析植物中的代谢物，可以评估其药用价值，为中药开发提供参考。

代谢组学通过揭示内在和外在因素影响下代谢整体的变化轨迹来反映某种病理生理过程中所发生的一系列生物事件。 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。

4、代谢组学的研究方法和研究流程

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。

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。

代谢组学和中医中药的哲学观相吻合，代谢组学是研究中药最好的选择。

基于超高效液相色谱-质谱联用技术的非靶向代谢组学分析流程一般包括： 样品的收集和预处理、代谢物提取、LC-MS全扫描检测、数据预处理、统计分析及差异物结构鉴定。

5、代谢组学中有些数据是相反的怎么办

如果你的存储系统有权限管理，需要在格式转换之前，将需要转换的目录权限修改为777，否则proteowizard无法访问和写入数据。

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。

数据归一化 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。

使用平台特定的方法对转录组和代谢组数据进行预处理和质控。 将代谢物标识符分配给轮廓代谢物，然后可以将其映射到生物途径。

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