代谢组学FAQ汇总

• • opls-da置换检验图怎样才不算过拟合

  在使用OPLS-DA（正交偏最小二乘判别分析）模型进行置换检验（Permutation Test）时，为了避免过拟合，关键指标是模型的预测能力（Q2值）与置换测试中生成的Q2值的分布。具体来说： 原始模型的Q2值应显著高于置换后的Q2值分布。这意味着，原始数据的模型拟合效果应显著好于随机排

• • 类胡萝卜素靶向代谢组的图怎么分析

  分析和解读类胡萝卜素靶向代谢组学研究中生成的图形数据，常涉及对代谢物的鉴定、定量以及它们在不同条件下的变化。下面是一些基本的分析方法和步骤： 1.识别图表类型： 代谢组图通常可能是热图、点图、或者条形图等，每种图表展示数据的方式不同。 2.理解轴标签和单位： X轴通常表示不同的样

• • 血清代谢组学的标本处理方法？

  血清代谢组学的标本处理方法通常包括以下步骤： 1.血液采集： 采集静脉血，让其自然凝固（避免使用抗凝剂），以便分离出血清。   2.凝血与离心： 血液在室温下静置30-60分钟，允许完全凝固，然后离心（约2000-3000 g，10分钟），以分离血清和凝块。   3.血清收集： 小心地收集上

• • R²X和R²Y在每种主成分的预测值都大于0.5比较好，还是所有主成分累积预测值大于0.5比较好？Q²的截距怎么看?

  对于PLS-DA或OPLS-DA二维图，所有主成分的累积预测值（R²X和R²Y）大于0.5是更为理想的情况，这表示模型能够解释超过一半的变异。R²X反映了模型解释X变量（特征）的能力，R²Y反映了模型解释Y变量（响应）的能力。累积值大于0.5表明模型具有较好的解释和预测能力。   Q²的截距

• • 在用metaboanalyst分析的时候在哪里看Q2和R2这两个参数的值？

  在MetaboAnalyst进行分析时，Q2和R2的值可以在分析结果页面的“Model Summary”或者“Validation”部分找到，这些部分通常跟随着PLS-DA或OPLS-DA等模型分析的输出展示。   百泰派克生物科技--生物制品表征，多组学生物质谱检测优质服务商   相关服

• • 小鼠样本opls-da拟合出来模型Q2为0.2、R2为0.9，这是不是说明模型不好呢？

  在解释OPLS-DA（正交偏最小二乘判别分析）模型的拟合质量时，R2描述的是模型对数据变异性的解释能力，而Q2则是评估模型的预测能力。具体到您提到的情况： R2=0.9 表示模型能够解释90%的数据变异性，这通常被视为模型拟合非常好，但可能存在过拟合问题。 Q2=0.2 指模型的预测能力相

• • 在哪里查代谢物具体有什么功能，比如说对质膜完整性有影响。

  要查找代谢物的具体功能，比如对质膜完整性的影响，推荐使用以下数据库：   1.KEGG Pathway Database (KEGG)：提供代谢物的生物化学路径和网络。   2.HMDB (Human Metabolome Database) (HMDB)：专注于人类代谢物，包含详细的生物学

• • plsda中R2和Q2截距在多少比较合适？

  在进行交叉验证时，R2和Q2的截距值可以帮助判断模型是否有过拟合的倾向。 R2截距（R2Y和R2X的截距）接近0更好，说明模型没有捕捉到随机噪声，而是真实反映了数据间的关系。 Q2截距应该小于0.05或更低，表示模型预测的偶然性很小，具有较好的预测能力。

• • 脂质提取后，用什么复融？我只要测阴性菌的脂质A，需要进一步处理吗？

  脂质提取后，常见的复融溶剂包括氯仿、甲醇或其混合溶剂，比如氯仿：甲醇（1:1, v/v）混合溶剂。如果你的目标是测量阴性菌的脂质A，可能需要通过特定的纯化方法来去除其他组分，以便富集脂质A帮助提高检测的特异性和准确性，如硅胶柱层析、凝胶渗透层析或液相色谱等技术。

• • 差异代谢产物聚类分析的图怎么做？

  差异代谢产物的聚类分析图通常是通过热图（Heatmap）或者聚类树状图（Cluster Dendrogram）来展现的，这两种图表能有效地展示代谢产物在不同样本或条件下的表达模式及其相互之间的聚类关系。下面是制作这些图表的一般步骤： 1.数据准备：首先收集所有样本的代谢产物数据，然后进行标准