大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于代谢组学应用案例的问题，于是小编就整理了1个相关介绍代谢组学应用案例的解答，让我们一起看看吧。

1. 深度空间代谢组学QA(三)| 常规分析内容及数据清洗策略

1、深度空间代谢组学QA(三)| 常规分析内容及数据清洗策略

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。

在癌症研究的前沿，DESI-MSI和MALDI-MSI的比较研究（《Front. Oncol.》/）展现了它们在乳腺癌和肺癌分析中的独特价值。空间代谢组学不仅帮助我们发现肿瘤内部的代谢变化（《PNAS》/），还在揭示肿瘤代谢路径与疾病进展的关联，以及药物对肿瘤和正常细胞影响的关键作用方面发挥着关键作用。

GNN，全称为图神经网络，是一种基于图论的深度学习模型。在医学上，GNN极大地提高了疾病诊断和治疗的精度和效率。以癌症为例，GNN不仅可以识别肿瘤的类型和位置，还可以预测癌症的转移和治疗效果。相较于传统的医学检测方法，GNN具有更高的准确性和速度。

基因编辑：基因编辑技术，特别是CRISPR-Cas9技术，已成为生命科学领域的一个重要工具。它可以准确地更改基因序列，对于治疗遗传性疾病、创新农业生产和研究动植物等领域都具有巨大的潜力。人工智能：深度学习和神经网络技术的进步使得人工智能在许多领域的应用更加广泛和深入。

到此，以上就是小编对于代谢组学应用案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于代谢组学应用案例的1点解答对大家有用。