大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于靶向性代谢组学数据展示的问题，于是小编就整理了5个相关介绍靶向性代谢组学数据展示的解答，让我们一起看看吧。

1. 非靶向 | 靶向代谢组学数据分析总结-纲要
2. 用PLS和OPLS分析代谢组数据
3. 【代谢组学】3.数据分析
4. CELL | 代谢组学和转录组学的整合分析揭示肝再生过程细胞代谢路径的重构...
5. 代谢组学原始数据格式转换-proteowizard

1、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。

2、用PLS和OPLS分析代谢组数据

数据格式：确保数据以SIMCA-P软件能够识别的格式导入，通常是CSV或Excel格式。数据组织：数据应该组织为样本（行）和变量（列），例如，在代谢组学研究中，每一行代表一个样本，每一列代表一个代谢物。

PLS-DA作为一种有监督的分析方法，在分析时必须对样品进行指定并分组，这样分组后模型将自动加上一个隐含的数据集Y，这种模型计算的方法强行把各组分门别类，有利于发现不同组间的异同点。

PLS-DA（偏最小二乘判别分析）图通常用于展示和解释高维数据集中的分类或群体分离。

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 。

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。

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”。

4、CELL | 代谢组学和转录组学的整合分析揭示肝再生过程细胞代谢路径的重构...

通过分析正常组织与HGSC的蛋白基因组及磷酸蛋白组，揭示了不同同源重组修复（HRD）状态背景下HGSC和正常组织差异的通路。并验证了前期研究中HGSC的关键特征，如存活相关特征、组蛋白乙酰化作为HRD的marker等。

Many cells in multicellular organisms， including animal muscle and nerve cells， either slow the cycle or break out of it altogether.在细胞生长过程中，细胞循环遵循特定程序，分裂准备，分裂成2个子细胞，子细胞再循环。

摘要：加拿大特里福克斯实验室一团队，揭示单细胞转录组学揭示了肝实质和非实质细胞谱系的早期出现。早期肝脏的细胞复杂性和规模限制了对其器官形成过程中出现的分析。

《CellReports》。Cell四大子刊分别是《Cell》《CellMetabolism》《CellHostMicrobe》和《CellReports》。这四本期刊的主题和内容各有侧重。《Cell》主要关注生命科学领域的重大发现和原创性研究。

5、代谢组学原始数据格式转换-proteowizard

proteowizard支持被转换的格式如下：proteowizard有Windows、mac和linux版本。但是对于直接安装的linux版本，没有格式转换的功能。需要转换供应商的（vendor）格式的话，可以使用其安装了window版本（通过wine来执行）的docker镜像。

好在 ProteoWizard 为我们提供了格式转换的工具MSConvert，它可以转换为以下数据格式：MSConvert的Linux版本并不友好，需要wine/docker来运行Proteowizard，但一般linux默认都是x64架构，而x64一直诟病于对Framework的支持。

代谢组学发论文需要原始数据。根据查询相关公开信息显示，代谢组学发论文需要对所写的论文的原始数据进行上传，需要附带在论文中。

生物信息学的应用领域非常广泛，例如基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学、系统生物学等。生物信息学的发展也为生物医学研究提供了新的方法和工具，例如在基因诊断、药物设计、疾病预测等方面的应用。

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