主成分分析（PCA）是一种无监督降维方法，能够有效对高维数据进行处理。但PCA对相关性较小的变量不敏感，而PLS-DA（偏最小二乘判别分析）能够有效解决这个问题。而OPLS-DA（正交偏最小二乘判别分析）结合了正交信号和PLS-DA来筛选差异变量。本分析主要用于代谢组学中差异代谢物的筛选。数据集液相色谱高分辨质谱法（LTQ Orbitrap）分析了来自183位成人的尿液样品。sacurine li
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2024-01-31 00:47:41
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百趣代谢组学文献分享，2019年4月Nature communications杂志上发表了一篇关于慢性肾病早期诊断标志物筛选的文章《Identification of serum metabolites associating with chronic kidney disease progression and anti-fibrotic effect of 5-methoxytryptopha
# R语言分析差异代谢物的流程指引
## 一、流程概述
在代谢组学中，分析差异代谢物的流程一般分为几个步骤。以下是一个清晰的步骤表：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------------------------|--------------------------------
代谢组学文献分享—研究背景近几年代谢组学的研究如火如荼的开展，极大地促进了各学科的发展，如疾病诊断与治疗、营养学、环境毒理学、进化和发育及药物等；与此同时，质谱成像技术（mass spectrometry imaging, MSI）结合质谱分析和影像可视化，凭借其样本处理简单、能反应多种分子在空间上的分布及分子结构信息而受到高度的关注；尤其2004年Cooks等[1]将ESI源去掉封闭外壳，开发了
引言全基因组选择是 21 世纪动植物育种的一种重要的选择策略，其核心就是全基因组预测，即基于分布在整个基因组上的多样性分子标记来对育种值进行预测，为个体的选择提供依据。全基因组选择( genomic selection，GS) 是利用分布在整个基因组上的分子标记来估算育种值的一种高效、经济的方法．它实质上是估计所有基因或染色体片段的联合效应，并结合这些效应来预测基因组 估计的育种值( genomi
代谢组学是继基因组学、蛋白质组学、转录组学后出现的新兴“组学”,自1999年以来，每年发表的代谢组学研究的文章数量都在不断增加，尤其是在疾病诊断领域，应用前景不可估量，今天咱们就聊一聊代谢组学在疾病诊断中的应用。代谢组学（metabolomics）的出现是生命科学研究的必然。在20世纪90年代中期发展起来的代谢组学，是对某一生物或细胞中相对分子量小于1,000的小分子代谢产物进行定性和定量分析的一
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2024-01-17 12:00:42
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文章目录学习目标主要内容向量与矩阵查看缺失值创建矩阵和提取矩阵内部元素的相关操作数据结构之列表学习收获 学习目标我们所采用的学习内容来自B站的Lizongzhang老师的R语言的学习分享 今天学习的主要内容是关于 向量与矩阵 R的数据结构主要内容向量与矩阵#创建字符串向量
name<-c("lyl",'zyl','ly')
class(name)
#向复杂程度高的地方进行替换class返回
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2023-06-25 13:44:00
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## R语言代谢组学
代谢组学是研究生物体代谢产物的组合及其在生物体内的变化规律的一门学科，它可以帮助我们了解生物体在不同生理状态下的代谢变化，从而揭示疾病的发生机制和诊断标志物。R语言是一种功能强大的统计分析工具，对于代谢组学数据的处理和分析非常方便。
### 代谢组学数据处理
在R语言中，我们可以使用一些常用的包来处理代谢组学数据，比如`metaboAnalystR`和`xcms`等。下
原创
2024-03-31 04:08:43
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# 使用 R 语言进行代谢组分析的入门指南
代谢组学是研究生物样本中小分子代谢物质的学科，通常通过高通量技术进行分析。在使用 R 语言进行代谢组分析时，你需要经过一系列步骤，下面是一个有效的流程，供你参考。
## 分析流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备与导入 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据可视化 |
| 4
生物学是一种复杂的学科，往往单一组学无法探究想要了解的生物学问题，这时就要运用到多组学联合分析。近年来，多组学研究的不断发展和持续火热，越来越多的研究者开始将微生物组学和代谢组学联合起来。16s全长扩增子测序可提供细菌构成、基因丰度，可以解决who-有谁以及many-有多少的问题。而代谢组学是研究生物体中代谢产物变化的科学，可以解决what h
转录组-蛋白组-代谢组关联分析简介蛋白质是生物体内执行功能的最终载体，蛋白质组学的研究主要以质谱蛋白质组学为基础。 代谢组学是系统生物学领域中的一个新兴学科， 它通过检测外源刺激或遗传修饰后生物体内代谢物的变化来探索整个生物体的代谢机制。对生物体内生命过程中产生的一系列代谢产物做全面的分析有助于揭示基因型和表型之间的联系，整合多组学分析是目前综合分析代谢产物的最有效的方法。转录组与蛋白质组数据依据
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2024-01-28 00:13:40
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目录0、介绍知识点1、正则表达式基本的正则表达式的语法 re 模块综合训练 2、分词分词的⽅法中文分词工具 3、词性标注词性标注的方法NLTK在词性标注的应用 4、词干提取与词形还原词干提取与词形还原的相似点词干提取与词形还原不同似点NLTK在词⼲提取的应用 三步走实现词性还原 5、命名实体识别命名实体识别（NER
GC/MS分析生物样本为何要衍生化处理？有哪些衍生化的方法？GC的流动相为气体（通常为高纯氦），这就要求被分析物必须能够气化，而生物样本中很多内源性代谢物都含有极性基团，具有沸点高、不易气化特点。衍生化能够降低这些代谢物的沸点，增加它们的热稳定性，以便分析能够顺利进行。衍生化方法及试剂种类繁多，根据不同的分析目标，需选择合适的衍生化方法。如分析脂肪酸，我们可以采用甲酯化衍生。在GC/MS代谢平台上
手把手教你看KEGG通路图！ 亲爱的小伙伴们，是不是正关注代谢通路研究？或者你正面对数据，绞尽脑汁？小编当然不能让亲们这么辛苦，今天就跟大家分享KEGG代谢通路图的正确解读方法，还在迷糊中的小伙伴赶紧mark起来吧~ 怎么看KEGG中代谢通路图?KEGG，Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，京都基因和基因组百科全书，是系统分析基因功能，联系基
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2024-02-06 20:13:20
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KEGG简介KEGG是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库。把从已经完整测序的基因组中得到的基因目录与更高级别的细胞、物种和生态系统水平的系统功能关联起来是KEGG数据库的特色之一。与其他数据库相比，KEGG 的一个显著特点就是具有强大的图形功能，它利用图形而不是繁缛的文字来介绍众多的代谢途径以及各途径之间的关系，这样可以使研究者能够对其关注的代谢途径有直观全面的了解。ko：
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2024-05-27 19:01:57
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简介代谢组学是在20世纪90年代中期发展起来，是研究生物体被扰动后(基因或环境的改变后)其代谢产物(内源性代谢物质)种类及数量变化的一门科学。是继基因组学、蛋白质组学之后的新兴的组学技术, 是系统生物学研究不可缺少的重要基础学科之一。代谢组学通过揭示内在、外在因素的影响下，代谢整体的变化轨迹反映病理生理过程的一系列生物事件。通过对代谢组学数据进行分析，可以对生物体内的小分子代谢物进行定性定量分析，
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2023-11-24 20:47:19
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主要内容：1. 原始数据预处理概述；2. 主要分析软件汇总；3. 数据预处理的方法。1. 原始数据预处理概述1.1 数据预处理及其目的为什么要做数据预处理：代谢组学研究使用各种分析平台（主流是GC/LC-MS或NMR）从生物样品中提取代谢物数据。这些分析平台产生了大量复杂的数据。从这些数据中提取有用的信息需要一系列的数值处理，以将从仪器中获得的原始数据转换为可用于进一步统计分析的可用形式。
微生物组测序 （主要指扩增子测序、全长扩增子测序与宏基因组测序）可提供细菌构成、基因丰度和功能性信息，可以解决“who is there”（那儿有谁）和“what are they doing”（在干嘛）的问题。而代谢组学是研究生物体中代谢产物变化的科学，可以解决“what have really happened”（究竟发生了什么）的问题。生物科学研究过程复杂，单独和片面的单一组学无法
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2024-04-11 13:07:26
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# R语言处理靶向代谢组文件
靶向代谢组学是研究生物体内小分子代谢物的重要手段，通过分析这些代谢物，可以帮助我们理解生物过程、发现疾病标志物等。在灵活处理靶向代谢组文件时，R语言是一个强大的工具。本文将介绍如何使用R语言处理靶向代谢组数据，包括数据读取、清洗、分析等步骤。
## 1. 环境准备
首先，你需要在你的电脑上安装R和RStudio，接下来可以通过CRAN或Bioconductor安
原创
2024-10-09 05:46:50
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代谢组学是研究生物体内小分子代谢物的全球性分析，能够提供有关生物体健康状态、疾病风险的重要信息。本博文旨在围绕“代谢组学、疾病风险和R语言”展开，记录解决相关问题的详细过程，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成和逆向案例等内容。我们将通过图表和代码示例来更深入地理解这个过程。
### 协议背景
在代谢组学的研究中，理解生物分子如何在不同的条件下交互非常关键。为了有效地分析和解
