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代谢组回归分析
用PLS和OPLS
分析代谢组
数据
答:
主成分
分析
(PCA)和偏最小二乘法(PLS)是对变量数超过样本数量或变量之间存在多重共线性的组学数据进行可视化、
回归
、分类和特征选择的常用方法。PLS和正交偏最小二乘法(OPLS)是有监督的模式,它们使用偏最小二乘回归建立
代谢
物表达量与样本类别之间的关系模型,实现对样品类别的预测,是一种建模类型的方...
代谢组
学中如何判定显著相关物质
答:
采用基于统计学的方法。1、可以采用两组样本或多组样本比较,通过t检验、卡方检验等统计学方法,判断是否有显著差异。2、可以使用
回归分析
,将相关物质作为自变量,将反应变量作为因变量,拟合出相应拟合曲线,从而判断物质与响应变量之间是否存在显著的相关性。
非靶向 | 靶向
代谢组
学数据
分析
总结-纲要
答:
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。但是,很多研究表明代谢物可以参与到生命有机体的生理学功能和稳态,比如:1. 校正批次 1. 数据标准化 2. 数据
分析
2.1 多元统计分析 那么PCA分析可以由很多方法实现,包括桌面版的软件 SIMCA...
代谢组
学
分析
是干嘛的
答:
代谢组
学
分析
如下:一、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”。1、“发现代谢组学”,也称为非靶向代谢组学(untargetedmetabolome)的目的是研究实验组和对照组中有哪些代谢产物有统计学意义上的显著差异,更多的是从定性和半定量角度发现“代谢组”...
【
代谢组
学】4.生物标志物
分析
答:
1-真阴性率=假阳性率,所以 ROC曲线横轴是假阳性率,纵轴是真阳性率 ,曲线下的面积为AUC值,通常介于0.5-1之间,面积越大预测效果越好。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...
【
代谢组
学】代谢组学与其他组学数据的整合
答:
mQTL
分析
的结果是关于影响代谢丰度的候选基因驱动因素的信息。3.1.1 mQTL分析过程 1.预处理和质控SNP分析数据,去除具有低质量位点和具有次等等位基因频(MAF)的变体; 2.预处理和质控
代谢组
数据(取决于平台和样本类型); 3.对于每一对代谢物—遗传变异位点: a)拟合一个统计模型来检验代谢物-遗传变异的关联。
Robust火山图:一种含离群值的
代谢组
数据差异
分析
方法
答:
作者将提出的方法与其它9种
代谢组
中常用的方法(包含t-test)进行比较,发现有较低的 misclassification error rates(MERs) 和较高的 AUC ,证明了该方法的优越性。Github: https://github.com/nishithkumarpaul/Rvolcano 数据集由40行代谢物和40个样本组成,其中(癌症和健康组各20生物学重复)我们查看...
【
代谢组
学】3.数据
分析
答:
Projection) 变量重要性投影 每一个m/z都有VIP值,表示这个m/z在某一个主成分上的投影,即 重要程度 ; 一般我们使用第一、第二主成分的VIP来表示这个m/z对模型分型的贡献程度, VIP>=1被认为是具有显著贡献的 。
代谢组
学数据
分析
最后两部分内容——功能分析和生物标志物筛选见下节内容 ...
代谢组
学的研究方法
答:
代谢组
学的研究方法:代谢组学研究一般包括代谢组数据的采集、数据预处理、多变量数据
分析
、标记物识别和途径分析等步骤。生物样品(如尿液、血液、组织、细胞和培养液等)采集后进行生物反应灭活、预处理。运用磁共振、质谱或色谱等检测其中代谢物的种类含量、状态及其变化,得到代谢谱或代谢指纹,而后使用多...
代谢组
学 表达量数据预处理 简介
答:
数据转换
代谢组
学
分析
一般要求数据为正态分布或者高斯分布,数据通常需要进行Log转化。Log转化可以矫正数据集的异方差性,减少或消除数据结构的不对称性,提高数据结构的正态分布性。从而满足常见的统计分析方法如student's test,线性
回归
和相关性分析等假设,达到减少分析误差的效果。
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