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

1. 【代谢组学】3.数据分析
2. 非靶向 | 靶向代谢组学数据分析总结-纲要
3. 代谢组差异代谢物分析简介
4. 深度空间代谢组学QA(三)| 常规分析内容及数据清洗策略
5. 代谢组学分析是干嘛的

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。

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”。

2、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。

3、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。

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。

4、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。

5、代谢组学分析是干嘛的

“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。

到此，以上就是小编对于代谢组学的统计分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于代谢组学的统计分析的5点解答对大家有用。