代谢组数据如何分析

⑴ 如何分析代谢组学的数据

SPSS、SAS及SIMICA-P

⑵ 如何利用代谢组学结果画代谢通路

般的转录组测序可以得到大量差异表达基因和调控代谢通路，但由于基因与表型难以直接关联，导致关键信号通路难以确定，因此往往达不到预期研究目的。相信很多做过转录组测序的老师都深有体会。总感觉中间缺少了一步？没错，就是代谢物！代谢物是基因型与表型之间的桥梁，代谢物的变化更能直接揭示基因的功能，因此能够更有效地揭示生物学及其生化、分子机理。在植物研究中，目前代谢组+转录组的策略已经被广泛运用于植物生理、生长发育、及逆境胁迫研究中。
那么如何进行代谢组与转录组的关联分析？总的来说，是基于“参与同一生物过程中的基因或代谢物具有相同或相似的变化规律”这一原理进行分析的。举个例子，研究不同颜色品种的菊花颜色差异的原因，首先通过代谢物检测，发现不同颜色品种的菊花积累的花青素类型和含量并不一致；然后进行转录组测序，在众多差异基因及代谢通路中，我们可以重点研究与花青素合成相关的代谢通路上的基因，从而一方面快狠准地找到导致颜色差异的功能基因，另一方面代谢组的结果也相当于是对转录组结果的验证。

⑶ 用matlab如何做代谢组学的主成分分析

对于使用matlab做主成分分析，我认为比较复杂，而使用SPSS软件求解的话，相对要简单得多，你完全可以用SPSS软件来求解，那时间不会超过2小时。如果你真的想用matlab的话，
对于主成份分析。我给你一个不错的关于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骤：
第一步：选取了8个与城市经济实力密切相关的指标；
第二步：对指标进行无量纲化处理（或归一化处理）。根据不同情况采用不同的公式标准化。
第三步：进行主成分分析。
1..采用四次方最大法（Quartimax）进行旋转。
2.第一主成分的特征根值，方差贡献率，累计方差贡献率。
第四步：确定权重由分析的主要个指标，建立权重。
第五步：计算综合评价值。

⑷ 求助，代谢组学数据分析

数据分析我倒是认识过一些机构，上海丰核做的不错，希望对你有帮助

⑸ 怎么用ipa软件进行代谢组学的分析

IPA(Ingenuity Pathway Analysis)，是基于云计算的一体化生物通路分析软件。其在高度结构化的生物信息平台Ingenuity Knowledge Base支持下，一方面可以搜索基因、蛋白、药物等的各类相关信息，并构建相互作用模型；另一方面还可以分析来源于基因组、micro-RNA、SNP、芯片、代谢组、蛋白组等的实验数据。
近年来，随着IPA软件的发展和完善，已经广泛地被生命科学研究学界接受，并且目前使用IPA处理数据发表的论文高达上万篇，如在疾病发病机理、癌症等方面。

⑹ 如何看待代谢组学的前景

代谢其实可以理解为生物反应的终端，内源或外源的一点扰动在代谢层面反映出来的影响都是非常大的，相比于蛋白质组学，他研究的对象更为复杂，传统的代谢组研究一般都是通过NRM进行的，这个方法是比较准确的，尤其在定性方面，但是它的灵敏度有限，在定量方面基本是很难做到的，或者说是很不准确的。所以现在我们一般都采用质谱的方法，用GS-MS或LC-MS进行研究，GS-MS它是有公共数据库的，可以做定性分析，但是对你样本性质是有要求的，对于不能气化的样本就没办法适用了，所以其实还是用LC-MS多一些，不过就像上面那位同仁提到的，LC-MS现在是没有公共数据库的，因为代谢组研究你的仪器平台对实验结果还是有影响的，所以一般需要根据你的仪器平台水平来自建标准品库，所以用LC-MS很难做到定性，也可以说想做代谢定性代价很大，不过做定量的话还是很简单的 代谢组最近几年已经慢慢成为热点了，发的文章的数量和水平都逐年递增，他主要还是应用在医学上比较多，寻找标志诊断物，尤其对于中医，代谢组学可以说是非常非常重要的，通过代谢组学可以从数据上支持很多中医诊断理论，当然，在其他领域也是可以应用的

⑺ 紧急求助，代谢组学的代谢通路富集分析和MYROLE该怎么用

代谢组学的代谢通路富集分析和MYROLE该怎么用
代谢组学是对一系列相似的生物样本中的代谢物进行比较分析的学科。代谢物在生物系统中起着至关重要的作用，因此代谢组学可用于发现和鉴定生物标志物，或更好地了解药物或疾病对已知和未知生物通路的影响。成功的代谢物组学研究依赖于有效的代谢物提取。对于非靶向代谢组学研究，需要提取细胞和体液中的多种代谢物，并去除无需分析的蛋白质等成分。再加上代谢物的理化性质多样，丰度动辄相差若干数量级，更进一步增加了提取的难度。液液萃取这种两相分离方法常被用于代谢物的提取。液液萃取中有机溶剂和水溶液的性质、体积、溶剂比例、水溶液的pH 值都必须仔细考虑。这些因素会显着影响提取的代谢物数量和实验的重现性。本应用报告介绍了采用液液萃取提取红细胞代谢物的方法。结果表明，调整水相/有机相的比例对于两相分离非常重要。同时水相pH 值对提取的代谢物数量也有很大影响，为了提取尽可能多的代谢物，需要采用多个pH 值进行提取。

⑻ 代谢组学的研究方法

代谢组学的研究方法与蛋白质组学的方法类似，通常有两种方法。一种方法称作代谢物指纹分析 （metabolomic fingerprinting），采用液相色谱-质谱联用（LC-MS）的方法，比较不同血样中各自的代谢产物以确定其中所有的代谢产物。从本质上来说，代谢指纹分析涉及比较不同个体中代谢产物的质谱峰，最终了解不同化合物的结构，建立一套完备的识别这些不同化合物特征的分析方法。另一种方法是代谢轮廓分析（metabolomic profiling）,研究人员假定了一条特定的代谢途径，并对此进行更深入的研究。
对于代谢产物来说，不仅只有质谱峰这个特征。更进一步说，质谱（MS）并不能检测出所有的代谢产物，并不是因为质谱的灵敏度不够，而是由于质谱只能检测离子化的物质，但有些代谢产物在质谱仪中不能被离子化。采用核磁共振（NMR）的方法，可以弥补色谱的不足。剑桥大学的Jules Griffin博士，正在使用质谱与核磁共振结合的方法，试图建立机体中的完整代谢途径图谱。Griffin用核磁共振检测高丰度的代谢产物，由于核磁共振检测的灵敏度不高，所以只用于分析低丰度代谢产物。
过去，只有毒理学方面的研究使用核磁共振，而质谱只在植物代谢研究中采用。如今，这两种方法在代谢组学研究中已经普遍使用。为在不同样品间进行有意义的比较，研究人员必须结合使用这两种方法获得的大量数据进行分析。此外，还需要结合基因组学研究获得的数据。
Gary Siuzdak博士在美国克利普斯研究院（TSRI）从事生物信息学问题的研究，他设计了一个分析来自不同样品代谢产物变化的实验方案。研究人员可以通过生物信息学软件XEMS比较不同的数据，从而识别出代谢产物。软件提供了所有代谢产物的分子量数据，这些代谢产物浓度因不同的个体而变化。公众可以从网上免费获取这些数据。
Siuzdak博士表示，他们正采用综合研究的方法进行代谢组学研究，试图检测出尽可能多的代谢产物，超越人们过去使用方法所能达到的目标。通过个体研究，希望能在一定程度上识别出与应激有关的新分子，这些应激物可能是一种疾病，一种敲除酶，或者是其他的物质。