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1. 【代谢组学】3.数据分析

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。

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 。得到质谱谱图数据经软件处理后得到峰表。

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。

空间共定位分析是一种代谢物的空间相关性分析，选择一种目标代谢物后，进行空间相关性计算，输出与目标代谢物空间表达趋势一致的代谢物List，可以帮助开展对该区域中代谢物表达模式和代谢网络的分析工作。

主成分分析（PCA）和偏最小二乘法（PLS）是对变量数超过样本数量或变量之间存在多重共线性的组学数据进行可视化、回归、分类和特征选择的常用方法。

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