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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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。
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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近年来，代谢组学成为生命科学领域的“宠儿”，许多相关分析技术也越来越成熟，在代谢组学研究研究中，我们将各种分析技术统称为代谢组学分析平台，今天就和小析姐一起看看这个平台中都有哪些常用的仪器设备吧。 代谢组学(metabonomics/metabolomics)是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式，是系统生物学的组
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2023-11-06 19:23:05
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前言临近年底，鹿明生物给您送“年货”了，这次带来的年货是基于GC-MS靶向代谢组学定量方法及方法学验证干货。GC-MS（气质联用）相关介绍首先，让我们来了解下GC-MS的相关介绍~GC-MS分离检测的原理：利用待分离的各种物质在两相中的分配系数、吸附能力等理化性质的不同来进行分离，然后进入质谱检测器进行检测的过程。GC-MS仪器分为三个系统：进样系统；分离系统；检测系统。GC-MS的
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2024-02-06 11:34:55
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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
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
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 |
|------|------------------------|--------------------------------
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。它在生物信息学和代谢组学等领域中被广泛应用。在代谢组学研究中，我们经常需要对代谢物在不同条件下的折叠变化（fold change）进行分析。本文将介绍如何使用R语言进行代谢组fold change分析，并提供相应的代码示例。
首先，让我们来了解一下什么是fold change。在代谢组学研究中，我们经常需要比较两个条件（例如对照组和实验组）下的代谢
原创
2023-12-27 09:29:21
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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
背景介绍
4个层次的组学技术 代谢物可以反馈调节上游文章发表现状 代谢物定义：分子量小于1000的小分子代谢组学：检测生物体内的小于1000分子量的代谢物进行定性定量分析检测方式
色谱技术-物质分离
GC：气相色谱LC：液相色谱质谱技术-物质鉴定
当遇到分子量相同的物质会打碎分子，进行二级质谱色质联用仪器平台
公司选择 平台比较 代谢组研究流程
# 转录组与代谢组关联分析：使用R语言的Pearson方法
转录组和代谢组分析是现代生物学研究中的重要组成部分。转录组分析能够揭示基因在特定时间和情况下的表达情况，而代谢组分析则提供了细胞代谢物的全面视图。将这两者结合进行关联分析，可以帮助我们更好地理解生物过程及其动态变化。
本文将介绍如何使用R语言进行转录组与代谢组的Pearson相关性分析，并给出相应的代码示例。
## 1. Pears
原创
2024-09-06 05:13:06
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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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新一代的代谢组学 (Next-Generation Metabolomics)，在全世界范围内都是刚刚兴起。随着仪器分析工具的迅猛发展，代谢组学的研究也逐年增多，成为后基因组学时代，系统生物学的主要研究手段之一。代谢组分析产生了大量的生物信息数据 (Big Data) 。 代谢数据库的开发对于归纳总结这些大数据、方便后续的代谢组学数据分析、揭示隐藏在大数据背后的生物学机理具有十分重要的作用。本文归
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2023-11-24 09:12:33
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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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时光荏苒，不知不觉已毕业2时间有余，虽然从事技术行业，但是在工作中时常发觉自己的专业技术知识是捉襟见肘，这个对于一个技术开发者着实有点尴尬。反思之余，着实觉得还得从根基下手。c/c++作为高级语言中"最低级"的语言，根基当然是从这里下手咯。于是，我决定从K&R的c语言程序设计开始。。。 序言。也就是c语言程序设计的入门知识。此章c语言的基础知识进行了一个概述：首先是程序的基本语法结构
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2023-08-23 17:45:50
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文章目录MIMOSA2： 基于微生物组和代谢组数据的整合分析MIMOSA2的工作原理MIMOSA2分析的主要步骤软件部署我们来看看MIMOSA2究竟做了什么？运行计算模式1：基于Greengenes OTU的结果和EMBL模型模式2：基于Greengenes OTU和AGORA模型模式3：基于ASV和EMBL模型模式4：基于ASV和AGORA模型结果说明表格1: 微生物对代谢物的贡献表格表格2：
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2023-12-12 22:23:34
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2021 Jul 21的European Respiratory Journal。IF:16.672。知识点 LC-MS 非靶向代谢组技术简介代谢组学是直接研究生物体受基因和蛋白调控的所有代谢物的变化规律和功能的科学，是探究生物现象结果的科学，代谢组学 研究一方面可以发掘一些新的分子标志物，另一方面通过与蛋白质组学、基因组学数据的联动分析，可以从原因和结果两方面分 析生物体的内在变化，将系统生物学
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2024-04-30 14:25:03
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