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1. 浅析:NASH和NAFLD的代谢组学研究
2. 【代谢组学】3.数据分析
3. 【代谢组学】代谢组学与其他组学数据的整合
4. 非靶向 | 靶向代谢组学数据分析总结-纲要
5. 【代谢组学】4.生物标志物分析

1、浅析:NASH和NAFLD的代谢组学研究

Gilead 的NASH / NAFLD动物研究模型中代谢组学的应用 Gilead通过代谢组学为临床前研究在NASH研究中的应用提供了一个很好的例子。

NAFLD可以发展为更危险非酒精性脂肪性肝炎（NASH），这表明炎症和肝细胞损伤以及肝脏中的脂肪都存在。到2030年，美国的NASH病例数也有望攀升至预计的2700万。

NAFLD的致病机制受到多种代谢，遗传和微生物组相关因素的影响。比如遗传差异可影响约20%-70%的疾病风险，PNPLA3基因是与NAFLD易感性相关的最明确遗传变异。这些遗传变异也可能还会影响NAFLD的疾病，如冠状动脉疾病、肥胖。

如果没有有效的治疗，NAFLD可能发展为非酒精性脂肪性肝炎（NASH），进而可能导致肝细胞癌和一系列代谢紊乱。在过去的几十年里，NASH已经成为美国肝移植需求的主要原因。

大脑变慢。研究发现，高脂饮食中游离的饱和脂肪酸会导致血脑屏障中的蛋白转运体数量下降，使海马体和大脑皮层缺乏葡萄糖，出现注意力不集中、反应迟缓等问题。干扰代谢。

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】代谢组学与其他组学数据的整合

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。

肝脏疾病与肝细胞分裂能力下降密切相关，并且细胞代谢对组织稳态和再生很重要。由于代谢变化是肝脏疾病的标志，因而对代谢和细胞分裂之间的联系进行了研究。

[代谢组学与 16S 的检测主要是物种类别或者丰度与代谢产物丰度的关联。而宏基因组与代谢组学的关联主要是其代谢通路与基因功能和代谢产物的关联。

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。

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。

在我们国家大约有百分之九十的淋巴瘤是属于非霍奇金淋巴瘤，所以对于此病的治疗就非常重要了。在非霍奇金淋巴瘤当中淋巴瘤弥漫大B细胞淋巴瘤是最为常见的一种疾病，这种病一般通过CHOP的化疗方案就能够治疗康复。

5、【代谢组学】4.生物标志物分析

可以看出，图中最佳的生物标志物组是基于PLS-DA分析VIP值排序的前2个代谢物组成的生物标志物组。验证上述筛选出的生物标志物组，或选择特定的生物标志物组，计算区分效果（AUC）值。

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。

基本原理 生物标志物是指发现于地质体中的化学性质稳定、碳骨架结构具有明显生物起源特征的有机化合物。如甾类和萜类化合物烷。

代谢组学 ：利用高通量的技术来鉴定和定量一个细胞、组织或器官中所有小分子或代谢物的生命科学研究。代谢组学应用：PS：TIC是在GC-MS或LC-MS等方法中使用的一种色谱图。

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