本篇文章给大家谈谈代谢组学数据分析教程，以及代谢组学数据处理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享代谢组学数据分析教程的知识，其中也会对代谢组学数据处理进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

1. 【代谢组学】3.数据分析
2. 【代谢组学】4.生物标志物分析
3. 深度空间代谢组学QA(三)| 常规分析内容及数据清洗策略
4. 【代谢组学】3.数据分析

1、【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。

2、【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。

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。

3、深度空间代谢组学QA(三)| 常规分析内容及数据清洗策略

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。

4、【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。

关于代谢组学数据分析教程和代谢组学数据处理的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 代谢组学数据分析教程的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于代谢组学数据处理、代谢组学数据分析教程的信息别忘了在本站进行查找喔。