代謝組數據如何分析

⑴ 如何分析代謝組學的數據

SPSS、SAS及SIMICA-P

⑵ 如何利用代謝組學結果畫代謝通路

般的轉錄組測序可以得到大量差異表達基因和調控代謝通路，但由於基因與表型難以直接關聯，導致關鍵信號通路難以確定，因此往往達不到預期研究目的。相信很多做過轉錄組測序的老師都深有體會。總感覺中間缺少了一步？沒錯，就是代謝物！代謝物是基因型與表型之間的橋梁，代謝物的變化更能直接揭示基因的功能，因此能夠更有效地揭示生物學及其生化、分子機理。在植物研究中，目前代謝組+轉錄組的策略已經被廣泛運用於植物生理、生長發育、及逆境脅迫研究中。
那麼如何進行代謝組與轉錄組的關聯分析？總的來說，是基於「參與同一生物過程中的基因或代謝物具有相同或相似的變化規律」這一原理進行分析的。舉個例子，研究不同顏色品種的菊花顏色差異的原因，首先通過代謝物檢測，發現不同顏色品種的菊花積累的花青素類型和含量並不一致；然後進行轉錄組測序，在眾多差異基因及代謝通路中，我們可以重點研究與花青素合成相關的代謝通路上的基因，從而一方面快狠准地找到導致顏色差異的功能基因，另一方面代謝組的結果也相當於是對轉錄組結果的驗證。

⑶ 用matlab如何做代謝組學的主成分分析

對於使用matlab做主成分分析，我認為比較復雜，而使用SPSS軟體求解的話，相對要簡單得多，你完全可以用SPSS軟體來求解，那時間不會超過2小時。如果你真的想用matlab的話，
對於主成份分析。我給你一個不錯的關於主成分和因子分析的博客吧。
http://hi..com/quantumyang/blog/item/1d01c315a6a20001b9127bbb.html
http://hi..com/quantumyang/blog/item/06e4a33025b3f5a6d0a2d383.html

通常的使用主成分分析的建模步驟：
第一步：選取了8個與城市經濟實力密切相關的指標；
第二步：對指標進行無量綱化處理（或歸一化處理）。根據不同情況採用不同的公式標准化。
第三步：進行主成分分析。
1..採用四次方最大法（Quartimax）進行旋轉。
2.第一主成分的特徵根值，方差貢獻率，累計方差貢獻率。
第四步：確定權重由分析的主要個指標，建立權重。
第五步：計算綜合評價值。

⑷ 求助，代謝組學數據分析

數據分析我倒是認識過一些機構，上海豐核做的不錯，希望對你有幫助

⑸ 怎麼用ipa軟體進行代謝組學的分析

IPA(Ingenuity Pathway Analysis)，是基於雲計算的一體化生物通路分析軟體。其在高度結構化的生物信息平台Ingenuity Knowledge Base支持下，一方面可以搜索基因、蛋白、葯物等的各類相關信息，並構建相互作用模型；另一方面還可以分析來源於基因組、micro-RNA、SNP、晶元、代謝組、蛋白組等的實驗數據。
近年來，隨著IPA軟體的發展和完善，已經廣泛地被生命科學研究學界接受，並且目前使用IPA處理數據發表的論文高達上萬篇，如在疾病發病機理、癌症等方面。

⑹ 如何看待代謝組學的前景

代謝其實可以理解為生物反應的終端，內源或外源的一點擾動在代謝層面反映出來的影響都是非常大的，相比於蛋白質組學，他研究的對象更為復雜，傳統的代謝組研究一般都是通過NRM進行的，這個方法是比較准確的，尤其在定性方面，但是它的靈敏度有限，在定量方面基本是很難做到的，或者說是很不準確的。所以現在我們一般都採用質譜的方法，用GS-MS或LC-MS進行研究，GS-MS它是有公共資料庫的，可以做定性分析，但是對你樣本性質是有要求的，對於不能氣化的樣本就沒辦法適用了，所以其實還是用LC-MS多一些，不過就像上面那位同仁提到的，LC-MS現在是沒有公共資料庫的，因為代謝組研究你的儀器平台對實驗結果還是有影響的，所以一般需要根據你的儀器平台水平來自建標准品庫，所以用LC-MS很難做到定性，也可以說想做代謝定性代價很大，不過做定量的話還是很簡單的 代謝組最近幾年已經慢慢成為熱點了，發的文章的數量和水平都逐年遞增，他主要還是應用在醫學上比較多，尋找標志診斷物，尤其對於中醫，代謝組學可以說是非常非常重要的，通過代謝組學可以從數據上支持很多中醫診斷理論，當然，在其他領域也是可以應用的

⑺ 緊急求助，代謝組學的代謝通路富集分析和MYROLE該怎麼用

代謝組學的代謝通路富集分析和MYROLE該怎麼用
代謝組學是對一系列相似的生物樣本中的代謝物進行比較分析的學科。代謝物在生物系統中起著至關重要的作用，因此代謝組學可用於發現和鑒定生物標志物，或更好地了解葯物或疾病對已知和未知生物通路的影響。成功的代謝物組學研究依賴於有效的代謝物提取。對於非靶向代謝組學研究，需要提取細胞和體液中的多種代謝物，並去除無需分析的蛋白質等成分。再加上代謝物的理化性質多樣，豐度動輒相差若干數量級，更進一步增加了提取的難度。液液萃取這種兩相分離方法常被用於代謝物的提取。液液萃取中有機溶劑和水溶液的性質、體積、溶劑比例、水溶液的pH 值都必須仔細考慮。這些因素會顯著影響提取的代謝物數量和實驗的重現性。本應用報告介紹了採用液液萃取提取紅細胞代謝物的方法。結果表明，調整水相/有機相的比例對於兩相分離非常重要。同時水相pH 值對提取的代謝物數量也有很大影響，為了提取盡可能多的代謝物，需要採用多個pH 值進行提取。

⑻ 代謝組學的研究方法

代謝組學的研究方法與蛋白質組學的方法類似，通常有兩種方法。一種方法稱作代謝物指紋分析 （metabolomic fingerprinting），採用液相色譜-質譜聯用（LC-MS）的方法，比較不同血樣中各自的代謝產物以確定其中所有的代謝產物。從本質上來說，代謝指紋分析涉及比較不同個體中代謝產物的質譜峰，最終了解不同化合物的結構，建立一套完備的識別這些不同化合物特徵的分析方法。另一種方法是代謝輪廓分析（metabolomic profiling）,研究人員假定了一條特定的代謝途徑，並對此進行更深入的研究。
對於代謝產物來說，不僅只有質譜峰這個特徵。更進一步說，質譜（MS）並不能檢測出所有的代謝產物，並不是因為質譜的靈敏度不夠，而是由於質譜只能檢測離子化的物質，但有些代謝產物在質譜儀中不能被離子化。採用核磁共振（NMR）的方法，可以彌補色譜的不足。劍橋大學的Jules Griffin博士，正在使用質譜與核磁共振結合的方法，試圖建立機體中的完整代謝途徑圖譜。Griffin用核磁共振檢測高豐度的代謝產物，由於核磁共振檢測的靈敏度不高，所以只用於分析低豐度代謝產物。
過去，只有毒理學方面的研究使用核磁共振，而質譜只在植物代謝研究中採用。如今，這兩種方法在代謝組學研究中已經普遍使用。為在不同樣品間進行有意義的比較，研究人員必須結合使用這兩種方法獲得的大量數據進行分析。此外，還需要結合基因組學研究獲得的數據。
Gary Siuzdak博士在美國克利普斯研究院（TSRI）從事生物信息學問題的研究，他設計了一個分析來自不同樣品代謝產物變化的實驗方案。研究人員可以通過生物信息學軟體XEMS比較不同的數據，從而識別出代謝產物。軟體提供了所有代謝產物的分子量數據，這些代謝產物濃度因不同的個體而變化。公眾可以從網上免費獲取這些數據。
Siuzdak博士表示，他們正採用綜合研究的方法進行代謝組學研究，試圖檢測出盡可能多的代謝產物，超越人們過去使用方法所能達到的目標。通過個體研究，希望能在一定程度上識別出與應激有關的新分子，這些應激物可能是一種疾病，一種敲除酶，或者是其他的物質。