代谢组学FAQ汇总

• • 脂质代谢组学研究中怎么提取细胞内的脂质

  提取细胞内的脂质过程通常包括以下步骤： 1.细胞采集： 将培养的细胞通过洗涤和离心收集起来。 2.细胞裂解： 使用裂解缓冲液（如含有去垢剂的盐溶液）破坏细胞膜，释放细胞内容物。这一步骤确保了脂质的释放。 3.脂质提取： 最常用的方法是所谓的Bligh和Dyer方法或Folch方法。这些

• • 非靶向代谢组学如何画热力图？

  非靶向代谢组学的热力图绘制通常涉及以下几个步骤： 1.数据准备： 首先收集代谢物的数据，通常包括不同样本或条件下的代谢物浓度。 2.数据处理： 使用适当的统计软件或编程语言（如R、Python）进行数据预处理。如标准化、归一化、缺失值处理、异常值检测等。 3.数据转换 将数据转换为适合

• • 色氨酸组氨酸苯丙氨酸酪氨酸谷氨酸这些氨基酸和一碳代谢有关吗

  色氨酸、组氨酸、苯丙氨酸、酪氨酸和谷氨酸中，酪氨酸和一碳代谢有一定的关联。酪氨酸在体内可以经过转化生成多巴胺、肾上腺素和去甲肾上腺素，这些物质的合成过程中涉及到了一碳单位的转移。然而，色氨酸、组氨酸、苯丙氨酸和谷氨酸与一碳代谢的直接关系不明显。一碳代谢主要涉及甲基团的转移和使用，与合成某些氨

• • 多糖提取步骤中需要流水透析吗

  是的，在多糖提取的步骤中，通常需要进行流水透析。透析的目的是去除提取过程中产生的低分子量杂质，如盐类、小分子的有机物和低分子量的蛋白质，同时也帮助净化和浓缩多糖样品。这一步骤对于提高多糖的纯度和质量非常重要。透析膜的选择应基于其分子量截留限（MWCO）来确保有效分离。 百泰派克生物科技&m

• • 利用脂质代谢组学研究数据进行可视化分析的具体步骤

  这里介绍几种常见的可视化分析方法的操作流程： 一、主成分分析（PCA）图的制作 1.数据准备 从您的统计分析中获取标准化后的数据集，确保数据格式适合PCA分析。 2.使用Python进行作图 导入必要的库，例如pandas读取数据，scikit-learn进行PCA分析，matplo

• • 碱提取木聚糖的料液比，氢氧化钠浓度，提取时间设置多少合适

  碱提取木聚糖过程涉及到的料液比（即固体与液体的比例）、氢氧化钠（NaOH）的浓度以及提取时间参数的最佳设定取决于木材的类型、木聚糖的预期纯度和产量，以及整个工艺的经济效益。 1.料液比： 通常在1:10至1:30的范围内。较低的a料液比有利于提高提取效率，但会增加成本。 2.氢氧化钠浓度

• • 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

  对于通过色谱柱分离得到的代谢物进行结构检测和主成分分析（PCA）通常包括以下几个关键步骤： 1.代谢物的结构鉴定： 质谱（MS）：将代谢物通过质谱仪进行分析，以获得其质量/电荷比的信息，这有助于推断分子质量和可能的结构。 核磁共振（NMR）光谱：对代谢物进行NMR光谱分析，获得其氢原子和

• • Metaboanalyst做oplsda图怎么看

  OPLS-DA图通常包含得分图（score plot）和负荷图（loading plot），得分图显示样本在模型主成分上的投影，通常用于展示不同组（如疾病组和对照组）之间的分离。负荷图显示各个变量（如代谢物）对模型分离能力的贡献。 1.解读得分图 样本聚类：观察不同组别的样本是否形成独立

• • 请问,线性判别分析LDA和偏最小二乘判别分析PLSDA有什么区别?

  线性判别分析（LDA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）是两种常用的多变量分析方法，用于模式识别和分类问题。它们之间有一些关键的区别： 一、基本原理: 1.LDA: 这种方法的目的是找到一个线性组合的特征，这样不同类别的数据在这个新的维度上尽可能分开。它通过最大化类间差异和最小化类内差

• • opls-da模型的VIP值是什么意思?

  OP-PLS-DA（Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis）是一种多变量统计分析方法，用于模式识别和分类。在OPLS-DA模型中，VIP（Variable Importance in the Projection）值是一种