大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于做代谢组学的r包的问题，于是小编就整理了3个相关介绍做代谢组学的r包的解答，让我们一起看看吧。

1. 通过R分析物种与代谢物的相关性及绘制热图
2. 多组学分析及可视化R包
3. 非靶向 | 靶向代谢组学数据分析总结-纲要

1、通过R分析物种与代谢物的相关性及绘制热图

在16s与代谢组贯穿分析中，相关性热图是一个重要的分析手段，主要用于逐一呈现细菌物种与代谢物间的相关性高低，是筛选潜在关联的物种与代谢物的主要途径，对于下游的实验起到指导意义。

在16s与代谢组贯穿分析中，相关性热图是一个重要的分析手段，主要用于逐一呈现细菌物种与代谢物间的相关性高低，是筛选潜在关联的物种与代谢物的主要途径，对于下游的实验起到指导意义。

一般来讲研究对象（样品或处理组）之间使用距离分析，而元素（物种或环境因子）之间进行相关性分析 。

热图还可以用于 展示其他物质的丰度比如微生物的相对丰度、代谢组不同物质的含量等等。当然，另一个热图的重要用处就是展现不同指标、不同样本等之间的相关性 。1）需要什么格式的数据 有很多的软件都可以做heatmap。

相关性分析其实较为简单，用R语言自带的cor（）函数非常容易计算得到两两变量间的相关系数。下面我们就来看下如何用R语言实现相关性计算并绘制带有显著性星标的相关性热图。

2、多组学分析及可视化R包

**ggplot2**：这是一个非常强大的包，它提供了许多高级的可视化选项，包括复杂的散点图、线图、柱状图等。它基于R语言的基础绘图函数，提供了更高级的定制选项。

癌症基因组图谱项目对30多种不同的癌症进行了测序，每种癌症类型的样本量超过200种。由体细胞变体组成的结果数据以MAF格式形式存储。

pathview是一个通路可视化友好的R包，最主要的是它支持多组学数据映射（基因/蛋白-代谢）。自己用过它的R包，后来发现有网页版的，果断介绍给学员。因为不常用，记录要点，以后温习备用。

ggplot2是R语言第三方可视化扩展包，在某种程度上它基本代替了R可视化。该包是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，它强大的画图逻辑使得它称为R最流行的包之一。更多知识分享请到 https：//zouhua.top/ 。

随着多组学研究的涌现，我们急需在同一张图表理展现多维的数据，气泡图就是一个不错的选择。1）需要什么格式的数据 根据最终想要在气泡图上展示数据的维度以确定数据的格式。

3、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。

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