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代谢组学差异标志物(代谢组学常用分析方法)

代谢组学差异标志物(代谢组学常用分析方法)

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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。

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。

代谢组学的核心研究内容聚焦于那些参与多种代谢途径,且分子量小于1000的小分子代谢物。它在食品安全领域扮演着关键角色,特别是在检测动植物体内农兽药等有害物质的生物标志物上。这些研究的对象通常取自动植物细胞和组织的提取液,样本的选择至关重要。

质谱仪信号波动使非靶代谢信号随时间漂移。 原因:信号随时间漂移或中途设备维护会严重影响多元统计分析效果,如PCA中样品分布不均匀,存在异常值。从而引起后续分析,如筛选生物标志物失败。对非靶代谢信号时间漂移的重新校准,改善数据分析效果:不同出峰时间,对应不同的基质效应。

基因组学:通过DNA芯片或高通量测序技术对大规模基因组数据进行分析,从而找出与疾病相关的遗传变异及其基因表达情况。蛋白质组学:通过质谱、免疫印迹等技术鉴定疾病状态下不同样本(如血清、组织等)中蛋白质表达差异,找出与疾病相关的蛋白质标志物。

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