本篇文章给大家谈谈代谢组学遇到的问题，以及代谢组学的应用范围对应的知识点，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遇到的问题的知识，其中也会对代谢组学的应用范围进行解释，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. 代谢组学中有些数据是相反的怎么办

1、代谢组学中有些数据是相反的怎么办

数据归一化 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。

如果你的存储系统有权限管理，需要在格式转换之前，将需要转换的目录权限修改为777，否则proteowizard无法访问和写入数据。

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。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。

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。

那么在学习数据分析之前，我还是想和大家一起回顾一下什么叫 代谢组学（Metabolomics） 和 代谢组（Metabolome） 。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。

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