生信分析FAQ汇总

• • 有已知的转录组数据，如何寻找未被研究过的未知基因？只能在文献中查找吗？

  寻找未被研究过的未知基因有多种方法，不仅限于文献搜索。首先，可以通过比较已知转录组数据与公共数据库中的已知基因注释来识别未注释或未知基因。使用生物信息学工具和软件（如BLAST、Ensembl、NCBI或UCSC基因组浏览器）比对你的转录组数据，找出没有已知匹配项的序列。此外，利用专门的预测

• • Cog数据库中每个字母都代表什么功能？Cog中注释的结果既有M还有mot，mot是属于m吗？

  在COG（Clusters of Orthologous Groups）数据库中，每个字母代表以下功能：   C - Carbohydrate transport and metabolism（碳水化合物的运输和代谢） E - Amino acid transport and metabol

• • PLS-DA得分图（如下图）的标记代谢物怎么在图中标出来？

  在PLS-DA（偏最小二乘判别分析）得分图中，通常会标记出对模型贡献最大或在统计上显著的代谢物。根据您提供的图像，标记的代谢物已经在图中以红色方框突出显示了。如果您需要进一步标出这些代谢物，通常的做法是使用专业的图形或统计软件，如R、Python或特定的生物信息学软件来进行编辑。 在图

• • MetaboAnalyst分析的柱状图中，每个组分的Q2>0.5代表模型比较好吗？模型好坏具体怎么看？

  是的，MetaboAnalyst分析中，每个组分的Q2值大于0.5通常表示模型预测能力良好。模型好坏的综合考量通常包括： 1.Q2值：衡量模型预测能力的指标，大于0.5表示预测性较好。 2.R2值：反映模型解释数据变异的能力，接近1意味着模型解释度高。 3.RMSE（均方根误差）：衡量预测值

• • MetaboAnalyst图表中横坐标p和o的含义？simca只显示一个Q2和R2的值，这个图Q2和R2是这几组加起来的总和吗？

  图1   这个图显示了一个多元统计模型的质量指标。   "p" 和 "o" 可能指的是主成分（Principal Components, PCs）和正交信号校正（Orthogonal Signal Correction, OSC）组分。   每个组分的R2值表示该组分能解释多少总变异，而Q2

• • PLS-DA得分图（如图1）中的横纵坐标代表什么含义？

  在PLS-DA（偏最小二乘判别分析）得分图中： 横坐标（X轴）：通常表示第一主成分（PC1），它是数据变异性最大的方向。该轴上的值是样本在这个方向上的投影，反映了最主要的变异来源。 纵坐标（Y轴）：通常表示第二主成分（PC2），它是数据在与第一主成分正交的方向上变异性次大的方向。该轴上的值

• • 如何从GO和KEGG富集分析中筛选与研究目的相关的通路？应该用什么思路去做？有推荐的查询网站吗？

  1.理解研究背景和目标： 在开始富集分析之前，首先要明确你的研究目标和假设。了解你想要探究的生物过程、疾病或条件，以帮助你识别出最相关的通路。 2.进行GO和KEGG富集分析： 使用适合你的实验数据的生物信息学工具进行GO和KEGG富集分析。这些分析将识别出在你的实验条件下显著上调或下

• • 干血滤纸片,LC-MS/MS提示异常是什么?

  干血滤纸片是一种用于收集和保存血液样本的工具，通常用于新生儿筛查和其他医学检测。当使用液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）对干血滤纸片中的样本进行分析时，如果出现“提示异常”，这可能意味着几种情况： 1.样本问题： 样本污染：在采集或处理过程中，样本可能受到外界

• • 质谱分析与其他分析方法比较有什么好处?

  质谱分析（Mass Spectrometry, MS）与其他分析方法相比具有以下几个主要优势： 1.高灵敏度和高准确度： 质谱可以检测非常低浓度的样品，甚至达到zeptomoles级别。 2.分子质量信息： 提供准确的分子质量信息，有助于分子识别和结构推断。 3.广泛的应用范围： 适用

• • RNA-seq的标准化方法罗列

  RNA-seq数据标准化是为了消除实验中不可避免的技术偏差和样本间的生物学变异，以确保基因表达数据的可比性。以下是一些常见的RNA-seq数据标准化方法： 1.RPKM/FPKM (Reads/Fragments Per Kilobase of transcript per Million