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代谢组的检测分析数据
【
代谢组
学】3.
数据分析
答:
一般有如下几点: 1.数据预处理。如缺失值过滤填充、数据归一化等。 2.数据质控。包括CV分布、QC等
。 3.统计分析。包括单变量、多变量等。 4.功能分析。包括Pathway、网络分析、Biomarker筛选等。缺失值处理 1)缺失原因 a. 信号很低检测不到; b. 检测错误,如离子抑制或者仪...
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 表达量
数据
预处理 简介
答:
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。
【
代谢组
学】4.
生物标志物分析
答:
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。通过选择RandomForest,SVM和PLS-DA 等多元统计分类算法,选择不...
深度空间
代谢组
学Q&A(三)| 常规
分析
内容及
数据
清洗策略
答:
应用案例:2. 代谢物分子成像 针对单个代谢物分子进行分析,获取其在空间分布和表达量的热图
。在图片中,颜色越红代表该代谢物表达量越高,颜色越蓝代表该代谢物表达量越低。应用案例:Q2 如何进行数据清洗以发现关键代谢物分子?1. ROC 分析 SCILSTM Lab集成机器学习算法,以目标区域中代谢...
Robust火山图:一种含离群值的
代谢组数据
差异
分析
方法
答:
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)我们查看下 foldChngCalc 该函数,可以看到主要是通过apply函数计算了 weightedMean 值,即加权平均数, 而不是我们常用的 mean (算术平均数)。通过一个例子计算下,观察 weightedMean 函数和 mean 有啥区别,,我们创建一个正态...
代谢组
学用色谱柱分离出的物质怎么
检测
其结构进行pca
分析
答:
主成分得分图:绘制主成分得分图,以直观展示样本之间的关系。负荷图:负荷图可以帮助理解哪些变量(
代谢
物)对主成分的贡献最大。5.进一步
的数据分析
:统计验证:进行统计
测试
,如ANOVA或t
检验
,以验证PCA结果的统计显著性。生物学解释:将PCA结果与生物学知识结合,寻找可能的生物学解释或机制。
【
代谢组
学】代谢组学与其他组学
数据
的整合
答:
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。通常使用线性模型,以代谢特征为响应变量,以遗传变异和相关协变量(如性别、年龄、批次...
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
分析
是干嘛的
答:
GC-MS是
代谢组
学研究的经典技术,具有技术成熟稳定、灵敏度高等特点,同时,由于具有相对完善
的数据
库,使得定性也更为准确可靠,缺点则主要表现在样品处理相对复杂,对于不易衍生化的物质定性和定量较困难。LC-MS(液相色谱)优势主要表现在样品制备和前处理简单、实验重复性好,灵敏度高,分离和
分析
范围广...
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