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1. 用matlab如何做代谢组学的主成分分析?
2. 代谢组学中有些数据是相反的怎么办
3. 【代谢组学】3.数据分析
4. 非靶向 | 靶向代谢组学数据分析总结-纲要
5. 代谢组学分析是干嘛的

1、用matlab如何做代谢组学的主成分分析?

可以使用matlab软件使用主成分分析法。

第一步：选取了8个与城市经济实力密切相关的指标；第二步：对指标进行无量纲化处理（或归一化处理）。根据不同情况采用不同的公式标准化。第三步：进行主成分分析。.采用四次方最大法（Quartimax）进行旋转。

在软件Matlab中实现主成分分析可以采取两种方式实现：一是通过编程来实现；二是直接调用Matlab中自带程序实现。

先求协方差矩阵，之后对协方差矩阵求特征值与特征向量，将特征从大到小排列，取其贡献率大于85%~95%的特征值与特征向量作为其主元与负荷，之后根据负荷求得分。

MATLAB直接用样本实现主成分分析用有多种方式，但是mathwork公司推荐（1）式，因为princomp在使用时调用的是pca，两者的计算结果一样，而且pca多一项explain，更强大。

2、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。

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。

4、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。

5、代谢组学分析是干嘛的

“靶向代谢组学”（targeted metabolome）的目的则是定量验证特定代谢产物的表达差异。

代谢组学隶属于组学范畴之内，目前关注度颇高，它是了解小分子代谢物质（相对分子质量小于1000）数量、种类、丰度的研究技术，可以对小分子物质进行全面的定性及定量分析，并寻找代谢物与环境因子变化的相对关系。

概述代谢组学是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式，是系统生物学的组成部分。

代谢组学是对代谢组学的研究，而代谢组学是对特定生物体对致病性刺激或基因修饰的多参数代谢反应的研究。NMR对于物质结构的指认要比MS更精确（异构体）对定性非常有用，成为非靶向代谢组学的重要方向。

代谢组学是基因组学、转录组学和 蛋白质组学 的下游补充，提供生物系统生理状态的总体评估。它代表了遗传调节的终点及其对细胞中酶活性和内源性生化反应变化的影响。

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