在这篇文档中,我们将介绍代谢组学数据分析的基本流程,帮助您更好地理解和应用代谢组学数据分析技术。 1. 数据预处理。 数据预处理是代谢组学数据分析的第一步,其目的是消除数据中的噪声和干扰,提高数据的质量和可靠性。数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据标准化等步骤。在这一阶段,我们需要...
数据预处理主要包括以下步骤:数据清洗、峰识别与匹配、归一化、背景扣除以及数据预建模。这一阶段的工作旨在去除噪声、修正异常值、提高数据质量,并为后续的数据分析提供基础数据集。3. 数据分析经过预处理的数据可以进行更深层次的分析。在代谢组学领域,常用的数据分析方法包括主成分分析(PCA)、聚类分析(CA)、偏最小...
代谢组测序的数据分析流程复杂且关键。首先，原始数据需要进行预处理，包括质量控制、峰识别和对齐等步骤。这一阶段确保数据质量，为后续分析奠定基础。然后，进行代谢物的鉴定和定量，通常通过数据库比对和化学标准品实现，确保结果准确可靠。数据归一化和标准化处理紧随其后，旨在消除实验误差和批次效应，确保...
得到GC-MS代谢组学数据后,我们将要进行数据分析,这时候谱图匹配中一定少不了数据库,GC-MS常用的公共数据库有NIST、Fiehn等。 NIST化学数据库 NIST化学数据库由美国国家科学技术研究院 (NIST)等建立,NIST共包含超过16万中代谢物的20多万张EI质谱图,最新版的NIST数据库中也包含了小分子化合物的ESI MS/MS质谱图,...
Metabolites:把测序公司提供交付的最代谢物信息表直接上传即可,注意代谢物名称那一列只需要写代谢物名称即可,其他信息删掉 Files:我们可以在这一栏浏览我们上传的所有原始数据文件,以及前面几个条目所填项自动生成的表格 至此数据上传完成,等待网站审核。如果上传的任务信息有二次修改,数据审核周期会有所延长。
本教程描述了一个具有二元分类结果的研究的典型代谢组学数据分析工作流程。主要步骤包括: 从Excel表格导入代谢物和实验数据。 基于汇总QC的数据清洗。 利用主成分分析可视化来检查数据质量。 两类单变量统计。 使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)进行多变量分析,包括: ...
工作原理:首先得到微生物组数据,使用参考数据库构建代谢模型;计算不同微生物对不同代谢物的潜在代谢潜能指标(CMP);对每种代谢产物全部潜在贡献微生物CMP值进行汇总并做回归分析,评估微生物群落对指定代谢物的预测能力;最后筛选对特定代谢物影响加大的微生物作为关键微生物。
MetMiner分析流程由三部分构成:第一部分为上游数据处理,第二部分为下游数据分析,第三部分为进阶数据挖掘。整体基于R-shiny开发,具有用户友好的、交互性强的图形界面,通过数据上传、参数选择等简单步骤即可完成完整的植物代谢组学数据分析及数据挖掘工作。 上游数据处理目的在于将LC-MS原始数据经过数据清洗、标准化等过程...
通常,使用多种方法来整合 和比较数据,包括分类、回归和聚类分析等。 在实际应用中,代谢组学分析流程可以用来研究特定生物体的代 谢变化,例如药物和疾病对代谢产物和代谢活动的影响。该分析还可 以为药物和疾病的研究开发提供重要信息,从而帮助揭示其疾病发病 机制和可能的治疗方法。 此外,代谢组学分析流程还可以用来...
美格基因经过不断的探索，对代谢组学产品的分析流程进行了提升优化，接下来，请跟我一起看看它们优化后的样子吧！01差异代谢物条形图根据差异代谢物的定性及定量结果和样品的分组信息，可以计算某个代谢物在两组间的差异倍数（FC）。默认选取FC值最大的前20的差异代谢物可构建差异代谢物条形图。差异代谢物条形图02...