代谢组学归一化要加QC样本吗(代谢组学聚类分析)
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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。
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。
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