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代谢组学数据分析流程图解-代谢组学数据分析方法

代谢组学数据分析流程图解-代谢组学数据分析方法

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  1. 【代谢组学】4.生物标志物分析

1、【代谢组学】4.生物标志物分析

上图是单变量的ROC分析,针对单个代谢组分子或单组学数据。实际上,可以将多个代谢物或多个组学数据作为组合来进行预测,称之为多变量ROC分析。不同模型预测的结果也可以同时在一张图中比较。多变量ROC分析主要是用于探寻最佳的生物标志物组。

基本原理 生物标志物是指发现于地质体中的化学性质稳定、碳骨架结构具有明显生物起源特征的有机化合物。如甾类和萜类化合物烷。

代谢物是细胞代谢的终产物或中间产物,参与能量转换、信号传导、表观修饰等过程。 CSF中最常用的代谢标志物是葡萄糖含量,其可作为感染、炎症、恶化等过程的标志物。代谢组学方法:质谱分析法可分析了许多生物样品中不同的代谢物;核磁共振波谱法。

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”。

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。

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