代谢组学FAQ汇总

• • 用simca怎么做plsda有方法吗

  在使用SIMCA软件进行偏最小二乘判别分析（）时，你可以按照以下步骤操作：   1.数据准备： 确保你的数据已经正确格式化和预处理。在SIMCA中进行PLS-DA分析前，通常需要准备好两个主要的数据矩阵：一个包含了预测变量（如光谱数据、化学测量等），另一个包含了响应变量（即分类变量，例如不同

• • 碱溶液提取多糖用的是什么碱溶液?多少浓度

  多糖的碱溶液提取通常使用氢氧化钠(NaOH)或氢氧化钾(KOH)作为碱溶液。这些碱性溶液能够破坏多糖与其他生物分子间的相互作用，如蛋白质和多糖之间的结合，从而使多糖释放到溶液中。   使用的碱溶液和浓度: 氢氧化钠(NaOH)溶液：浓度范围通常在1%到4%之间，具体浓度取决于原料的性质和所

• • 治疗组和正常组火山图中只有显著下调的代谢物,无显著上调的；但正常组与模型组、模型组与治疗组间都有上调和下调代谢物。这种情况合理吗

  这种情况是可能合理的，并不一定意味着数据分析存在问题。火山图是用来显示生物学实验中两组数据差异显著性和变化倍数的一种图形，通常用于基因表达数据或代谢组学数据的分析。在你的情况中，代谢组学分析显示治疗组和正常组间只有显著下调的代谢物，没有显著上调的代谢物，这可能意味着：   1.治疗效果 治疗

• • 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