非靶代谢组学数据分析如何筛选差异化合物？
非靶代谢组学数据分析中，筛选差异化合物是一个关键步骤，它可以帮助我们识别在不同条件或处理下有显著差异的代谢物，其一般步骤如下：
1.数据预处理：
包括基线校正、噪声去除、缺失值处理、归一化和对齐等。
2.特征提取：
从原始数据中提取有代表性的特征，如峰值、保留时间和质荷比。
3.统计分析：
使用统计方法（如t检验、ANOVA、Mann-Whitney U检验等）比较不同组之间的差异。这可以帮助确定哪些代谢物在不同组之间有显著差异。
4.多变量分析：
如主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）等，可以帮助识别哪些代谢物对组间差异贡献最大。
5.差异化合物筛选：
基于统计分析和多变量分析的结果，选择具有显著差异的代谢物。通常，我们会设置一个p值阈值（如p<0.05）和一个效应大小阈值（如折叠变化>2或<0.5）来筛选差异化合物。
6.鉴定差异化合物：
使用质谱数据库和/或参考标准对筛选出的差异化合物进行鉴定。
7.生物学解释：
对筛选出的差异化合物进行生物学解释，如代谢途径分析、功能富集分析等。
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
相关服务：
提交需求
How to order?
