代谢组学FAQ汇总

• • 您好 我想请问一下这个PLS-DA 的Q^2较小，且与R^2相差较大怎么办

  首先，我们来解释一下什么是R^2和Q^2。 R^2：这是模型的解释方差，可以理解为模型对数据的拟合程度。一个接近1的R^2值表示模型可以解释大部分的数据变异性，表明模型拟合得很好。 Q^2：这是模型的预测方差，用于衡量模型的预测能力。一般认为Q^2值大于0.5则模

• • 筛选出差异菌与差异代谢物并校正之后能直接关联分析吗，还是需要进一步筛选缩小范围

  代谢组学与16S rDNA测序整合分析可以提供关于微生物群落和它们的代谢功能之间的更多信息。在筛选出差异菌和差异代谢物并校正后，可以进行关联分析，但是否需要进一步筛选缩小范围取决于您的研究目的和实际情况。 为获得更准确的数据，在进行关联分析之前，我们需要考虑以下几点：

• • 请问有多糖纯化除色素及除蛋白方法的比较吗？

  多糖纯化过程中，色素和蛋白质可能会对纯化结果产生干扰。以下是小编对一些常见的多糖纯化除色素及除蛋白方法的比较： 1.醇沉法： 醇沉法通过添加一定比例的醇（如冰醇、乙醇）来沉淀多糖，同时色素和蛋白质会保持溶解或部分沉淀。 特点：这种方法简单且成本低，但效果可能因不

• • 请问通过代谢组学筛出关键菌株之后怎么做呢？

  在通过代谢组学筛选出关键菌株后，您可以按照以下步骤进行研究： 1.菌株纯化：首先需要对筛选出的关键菌株进行纯化，以便后续的实验操作。可以使用串珠法、平板法等方法进行纯化培养。 2.菌株鉴定：对纯化后的关键菌株进行鉴定，以确认其种类。通常采用基于16S rRNA基因

• • 靶向脂质组学需要买的标准品，是要测的特定的脂质标准品吗？

  是的！在进行靶向脂质组学分析时，你需要购买与你的研究目标相关的脂质标准品。例如，如果你关注的是磷脂类物质，你需要购买相应的磷脂标准品。同样，如果你关注的是甘油三酯或脂肪酸，你需要购买相应类型的标准品。有时，研究者还会购买内标准品，这些标准品用于校正实验过程中的损失和效率变化。

• • 请问代谢组学数据应该如何分析？

  代谢组学研究是一种全面研究生物体内所有代谢物的科学方法。分析代谢组学数据是一个复杂的过程，通常包括以下步骤： 1.数据预处理：预处理是数据分析的重要步骤，包括基线校正、噪音滤波、归一化、缺失值填充、数据对齐等步骤。 2.数据处理：数据处理的目的是从大量的代谢物数据

• • PLS-DA/OPLS-DA二维图：请问您图中说的，大样本的R²大于0.2也可以，有参考文献吗？

  关于大样本中 R² 大于 0.2 是否可接受的问题，这主要取决于实际应用和领域。在一些情况下，R² 值大于 0.2 可能被认为是足够的，特别是在生物学和化学计量学领域，数据的复杂性和噪声较高时。然而，通常来说，更高的 R² 值意味着模型拟合更好，预测性能更强。 关于 R

• • 代谢组与16S rDNA测序整合分析：筛选出关键菌株后怎么做呢？

  代谢组与16S rDNA测序整合分析可以用于研究肠道菌群与宿主代谢之间的关系，通过筛选出关键菌株可以进一步深入研究肠道菌群对宿主代谢的影响。在筛选出关键菌株后，可以进行以下进一步分析：1.功能注释：对关键菌株的功能进行注释，包括代谢通路、代谢产物等。可以利用KEGG、MetaCyc等数据库进

• • 非靶向脂质组学和非靶向代谢组学有什么区别？

  非靶向脂质组学是一种定性和定量分析脂质物质组成和变化的方法，通过质谱技术分析复杂的脂质混合物。该方法通常涉及样品的提取、离子化和分析，通过比较样品之间的谱图，可以识别和定量成百上千种脂质分子。非靶向脂质组学旨在发现与疾病状态、营养状态、药物治疗等相关的脂质标志物，从而推断与生物学功能相关的脂