本篇文章给大家谈谈代谢组学数据分析与制图，以及代谢组学数据挖掘对应的知识点，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分析与制图的知识，其中也会对代谢组学数据挖掘进行解释，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. 通过R分析物种与代谢物的相关性及绘制热图
2. 【代谢组学】3.数据分析
3. 【代谢组学】3.数据分析
4. Robust火山图:一种含离群值的代谢组数据差异分析方法
5. 宏基因组,代谢组:高分文章中物种与代谢物相关性热图是怎么画的?_百度...

1、通过R分析物种与代谢物的相关性及绘制热图

在16s与代谢组贯穿分析中，相关性热图是一个重要的分析手段，主要用于逐一呈现细菌物种与代谢物间的相关性高低，是筛选潜在关联的物种与代谢物的主要途径，对于下游的实验起到指导意义。

在16s与代谢组贯穿分析中，相关性热图是一个重要的分析手段，主要用于逐一呈现细菌物种与代谢物间的相关性高低，是筛选潜在关联的物种与代谢物的主要途径，对于下游的实验起到指导意义。

一般来讲研究对象（样品或处理组）之间使用距离分析，而元素（物种或环境因子）之间进行相关性分析 。

热图还可以用于 展示其他物质的丰度比如微生物的相对丰度、代谢组不同物质的含量等等。当然，另一个热图的重要用处就是展现不同指标、不同样本等之间的相关性 。1）需要什么格式的数据 有很多的软件都可以做heatmap。

相关性分析其实较为简单，用R语言自带的cor（）函数非常容易计算得到两两变量间的相关系数。下面我们就来看下如何用R语言实现相关性计算并绘制带有显著性星标的相关性热图。

2、【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。

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。

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。

3、【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。

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。

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。

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”。

4、Robust火山图:一种含离群值的代谢组数据差异分析方法

使用 p.valcalc 函数进行差异分析，使用robust vesion的t-test获取p值，公式可以查看函数源码，用到了 weightedVar加权方差 。

PLS-DA作为一种有监督的分析方法，在分析时必须对样品进行指定并分组，这样分组后模型将自动加上一个隐含的数据集Y，这种模型计算的方法强行把各组分门别类，有利于发现不同组间的异同点。

如下图，火山图体现出一组数据（Test/Con）之间的差异幅度和统计学意义分布。X轴代表log2（FC）；Y轴代表-log10（q value），灰色代表无差异基因，红色代表上调基因，绿色代表下调基因。

处理离群值的方法：保留，修正，剔除，替补。拓展知识：离群值的定义 离群值是指在数据中有一个或几个数值与其他数值相比差异较大。离群值是一种不同于其他观测值的观测值。它是少见的，或独特的。

5、宏基因组,代谢组:高分文章中物种与代谢物相关性热图是怎么画的?_百度...

热图经常用于展示多个基因在不同样本的表达水平，然后通过聚类等方式查看实验组和对照组特有的方式。 如上图所示，每一列代表一个样本，每一行代表一个基因，颜色代表表达量（这张图的图例看出，颜色越偏红色，数值越大，基因表达量越高）。

宏基因组和宏转录组中的生物功能在有很高的一致性【下图】；4）个体间的稳定性：宏基因组 宏转录组 微生物群落；5）多数基因在RNA水平上的变异 DNA水平上的变异。

另一种策略：two-tiered approach，即挑取少部分样本，既做 16s rDNA 测序，又做 shotgun metagenomics 测序，对比这两个层次的结果来评估实验结果的稳健性。

[代谢组学与 16S 的检测主要是物种类别或者丰度与代谢产物丰度的关联。而宏基因组与代谢组学的关联主要是其代谢通路与基因功能和代谢产物的关联。

根据百科资料，泛基因组的范围更加广，可以分为核心基因和非核心基因，宏基因组仅局限于某个种群。宏基因组是特定环境样品中所有微生物的基因总和。

到此，以上就是小编对于代谢组学数据分析与制图的问题就介绍到这了，希望介绍关于代谢组学数据分析与制图的5点解答对大家有用。