本篇文章给大家谈谈代谢组学数据的矫正，以及代谢组学数据处理方法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享代谢组学数据的矫正的知识，其中也会对代谢组学数据处理方法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

1. 代谢组学 表达量数据预处理 简介

1、代谢组学 表达量数据预处理 简介

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。代谢组学常用数据归一化方法：中位数、平均数、总和、指定样本和内参。

一般有如下几点： 数据预处理。如缺失值过滤填充、数据归一化等。 数据质控。包括CV分布、QC等。 统计分析。包括单变量、多变量等。 功能分析。包括Pathway、网络分析、Biomarker筛选等。

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。在空间代谢组学中，该分析目标是指定区域或者切片，当选择好目标区域后，通过算法整合区域中的代谢物含量后，开展后续分析。

预处理。分析中使用的数据集需要适用于特定分子分析平台的标准方法先行进行预处理，包括质量控制和排除潜在异常值和/或非典型观测。 数据分析的方法 1 mQTL分析：代谢特性的遗传驱动因素 描述遗传变异（通常以单核苷酸多态性（SNPs）的形式）与代谢产物丰度之间的统计关联，为理解代谢的遗传驱动因素提供了手段。

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