代谢组学数据概览分析-代谢组学数据分析及软件应用
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于代谢组学数据概览分析的问题,于是小编就整理了3个相关介绍代谢组学数据概览分析的解答,让我们一起看看吧。
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”。
到此,以上就是小编对于代谢组学数据概览分析的问题就介绍到这了,希望介绍关于代谢组学数据概览分析的3点解答对大家有用。
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