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1. 代谢组学中有些数据是相反的怎么办
2. 使用SIMCA-P做pls分析
3. 代谢组学中如何判定显著相关物质
4. 非靶向 | 靶向代谢组学数据分析总结-纲要

1、代谢组学中有些数据是相反的怎么办

如果你的存储系统有权限管理，需要在格式转换之前，将需要转换的目录权限修改为777，否则proteowizard无法访问和写入数据。

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。

数据归一化 数据归一化是将数据映射到特定范围之内再进行处理，有利于便捷快速的运算。数据归一化是数据预处理重要一步，可消除样本处理、浓度差异、仪器偏差等统误差。

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。

2、使用SIMCA-P做pls分析

在SIMCA-P中，选择创建一个新模型，并选择PLS-DA作为分析类型。指定自变量（X）和响应变量（Y）。在PLS-DA中，X通常是你的测量变量，而Y是分类变量（如健康状态或疾病类型）。

这个软件的好处就是可视化界面方便。出图快。Simca是一款多元统计分析软件，可以帮助用户分析统计数据，直接生成分析报告。在我们的生活中，很多时候都需要数据分析运算，很多从事科学研究的人都会使用Simca。

①根据某些特定的标准剔除过多的数据，比如：spss，SAS，EXCEL；②对余下的数据进行处理，；因为数据X和Y都会投影到新空间，PLS系列的方法都被称为双线性因子模型。

请问你做的是用PLS方法拟合的吗，变量那么多应该是可以筛选的吧，几百个变量那么它的多元共线性应该很严重吧，应该找个方法用SIMCA-P将无用变量筛除，可能最优建模结果只需要几十吧。

并且，偏最小二乘回归可以作为一种探索性的分析工具，在使用传统的线性回归模型之前，先对所需的合适的变量数进行预测并去除噪音干扰。

3、代谢组学中如何判定显著相关物质

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。

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。

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。

即 重要程度 ； 一般我们使用第第二主成分的VIP来表示这个m/z对模型分型的贡献程度， VIP=1被认为是具有显著贡献的 。

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。

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