例如目前常见的16S+代谢组的关联分析,由16S提供群落数据,代谢组提供宿主层面的“表型”数据,可定位由菌群变化,所引起的宿主代谢表型的改变,进而全面揭示导致这种变化的驱动机制。 将两组学关联分析可全面探索微生物与代谢物之间的调控关系,但是,代谢物并不含序列信息,要想与物种建立关系,需要借助一些生信分析模型,如相...
通过使用pearson或者spearman相关性分析方法将经过16srrna宏基因组学分析得到的差异显着性菌群数据与代谢组学分析得到的差异显着性代谢物数据进行关联分析其中颜色越红表示菌群与代谢物间的正相关性越强颜色越蓝表示菌群与代谢物间的负相关性越强相关性p值小于005的数据在图形中用标记示例结果如下具体颜色等可根据实际...
目前,越来越多的研究者开始将微生物组学和代谢组学联合起来,肠道微生物菌群与宿主代谢表型的关系以及微生物群落如何影响代谢功能的研究是代谢组学与16S rDNA测序整合分析非常典型的案例;此外,还有研究表明不同的疾病模型中微生物和代谢物之间具有很高的相关性,可通过代谢组学和16S rDNA测序整合分析的方法研究代谢物-微...
例如目前常见的16S+代谢组的关联分析,由16S提供群落数据,代谢组提供宿主层面的“表型”数据,可定位由菌群变化,所引起的宿主代谢表型的改变,进而全面揭示导致这种变化的驱动机制。 将两组学关联分析可全面探索微生物与代谢物之间的调控关系,但是,代谢物并不含序列信息,要想与物种建立关系,需要借助一些生信分析模型,如相...
数据来源:16s rRNA因组,代组,临床指标 1.5 分析容 数据分析包括:相关性分析,Scatter plot 分析,代物来源及其相关性分析,临床 指标PERMANOVA 分析,因(宏转录/蛋白)及代物互作网络构建。 二、数据分析方案 2.1 相关性分析 通过使用 pearson 或者 spearman 相关性分析方法,将经过 16S rRNA 因组学分析得到的差异显著...