代谢组学相关性分析（代谢组学kegg）

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于代谢组学相关性分析的问题，于是小编就整理了5个相关介绍代谢组学相关性分析的解答，让我们一起看看吧。

空间聚类分析（Segmentation）空间聚类分析的本质是一张空间聚类分析的热图，通过聚类算法后，对有相似代谢模式的区域使用同一种颜色标注，清晰直观的从分子层面对切片进行区域分型。

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。

公司介绍：苏州帕诺米克（BioNovoGene）最早是做基因检测服务的，2017左右聚焦做代谢组学，改名为诺米代谢（PanoMIX），公司2021年获得元生创投亿级融资。

基因编辑：基因编辑技术，特别是CRISPR-Cas9技术，已成为生命科学领域的一个重要工具。它可以准确地更改基因序列，对于治疗遗传性疾病、创新农业生产和研究动植物等领域都具有巨大的潜力。

深度学习在处理高维基质转录组学数据方面也取得了一些成功。

“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。

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。

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。

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。

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。

先进分析检测技术结合模式识别和专家系统等计算分析方法是代谢组学研究的基本方法。其样品主要是动植物的细胞和组织的提取液。

研究中药这种复杂混合物的毒性，代谢组学是最好的方法，选择不同产地、不同数量、不同组分的中药，做出代谢组图，根据组成变化与毒性、药效相对应，就可把有效的成分最大化，把有毒的东西剔除。

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