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1. 用PLS和OPLS分析代谢组数据

1、用PLS和OPLS分析代谢组数据

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。使用GSEA或OR分析的途径分析也可以通过结合代谢组学和转录组学数据来进行，好处是从这两种数据类型中收集信息以确定代谢途径富集程度。

SIMCA-P作为一款专业的统计软件，提供了一个用户友好的界面和强大的分析工具。使用SIMCA-P进行偏最小二乘分析主要涉及以下步骤： 数据准备 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。

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。

PLS-DA图的解释需要结合实验设计和研究背景。例如，在代谢组学研究中，成分的分离可能与特定生物标志物或代谢途径相关。理解PLS-DA的结果需要结合具体的研究背景和数据特性。

代谢组学又包含样本前处理、数据获取、峰检测、峰对齐、差异特征筛选、化合物鉴定、二级谱验证、定量检测等流程，其中除了实验标准，质量把控要严格外，一直被大家疏忽的还有数据处理部分，如果检测信号不准确，批次效应无法对齐，不同方法得到的实验结果完全是不一样的。

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