大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于代谢组学检验模型差的问题，于是小编就整理了3个相关介绍代谢组学检验模型差的解答，让我们一起看看吧。

1. 代谢组学中如何判定显著相关物质
2. 代谢组差异代谢物分析简介
3. 【代谢组学】3.数据分析

1、代谢组学中如何判定显著相关物质

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。

负荷图：负荷图可以帮助理解哪些变量（代谢物）对主成分的贡献最大。进一步的数据分析：统计验证：进行统计测试，如ANOVA或t检验，以验证PCA结果的统计显著性。

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。

蛋白质组学：通过质谱、免疫印迹等技术鉴定疾病状态下不同样本（如血清、组织等）中蛋白质表达差异，找出与疾病相关的蛋白质标志物。

2、代谢组差异代谢物分析简介

代谢物 ：所有分子量小于1500Da的小分子物质，包括糖类、核苷、有机酸、酮类化合物、多肽、氨基酸、有机胺类、醛类化合物、脂质、萜类、类固醇、生物碱、小分子药物等等。代谢组 ：一个细胞、组织、器官中所有代谢物的集合。

代谢组学是从整体上研究复杂生命现象的新兴学科。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（metabonomics/metabolomics）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。

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”。

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