@(Dayueban)[靶向|非靶向|代谢组学数据分析]
那么在学习数据分析之前，我还是想和大家一起回顾一下什么叫 代谢组学(Metabolomics) 和 代谢组(Metabolome) 。
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-P ，在线分析软件 Metaboanalyst ，以及R语言软件包（stats包里的prcomp()和princomp()函数，FactoMineR包的PCA()函数，ade4包的dudi.pca()函数，以及ExPosition包的epPCA()函数）
2.2 单变量统计分析
2.3 构建回归方程进行预测
2.4 网络分析
[1] Advances in computational metabolomics and databases deepen the understanding of metabolisms