大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于代谢组学肝脏样本怎么处理的问题，于是小编就整理了5个相关介绍代谢组学肝脏样本怎么处理的解答，让我们一起看看吧。

1. 单细胞测序样本制备系列经验分享——心肝肾抽核篇
2. 【代谢组学】3.数据分析
3. 代谢组学细胞样本收集
4. 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
5. 代谢组学 表达量数据预处理 简介

1、单细胞测序样本制备系列经验分享——心肝肾抽核篇

制备成单细胞核悬液进行单细胞核转录组测序。

单细胞RNA测序是目前的一大热门。通过单细胞RNA测序，能够带给我们原来 bulk RNA （群体RNA）测序所得不到的信息，对于研究发育生物学、肿瘤生物学、免疫等有着极其重要的价值。单细胞测序的核心就是T-sne降维，以及聚类。

单细胞RNA测序最棘手的就是批次效应（batch effect）。 batch effects 可以发生在：不同批次的样品或许采用的质控标准也应该不一样，通过PCA的结果，可以查看结果中是否有明显的批次效应。

由于核膜稳定性比细胞膜高，因此组织冻存后细胞核膜不会被破坏，因此 冻存组织可以提核做SnRNA-seq ，提高了单细胞测序的样本类型和实验设计丰富度。

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。

3、代谢组学细胞样本收集

代谢组学方法已广泛用于动物和植物组织、酵母和细菌，针对不同的组织和细胞类型开发了不同的样品收集技术。

离心：将血液样本在4°C下进行离心（例如，3000 g，10分钟），以分离血浆或血清。血浆：抽血后，立即在4°C下离心（例如，3000 g，10分钟）以分离血浆。血浆位于管子顶部，应小心转移以避免扰动红细胞。

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。

收集细胞没收集完全细胞会导致细胞破碎从而影响代谢组学分析过程。细胞不同于其他的样本，它的代谢物丰富但含量较低且不易收集或收集不完全，因此需要一种有效可靠的处理方法来获得更为全面的代谢物信息。

即 重要程度 ； 一般我们使用第第二主成分的VIP来表示这个m/z对模型分型的贡献程度， VIP=1被认为是具有显著贡献的 。

4、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。

5、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。

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