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临床代谢组学分析全流程

临床代谢组学分析全流程

作者: 左大肚 | 来源:发表于2022-08-06 16:54 被阅读0次

    代谢组学定义

    是研究代谢组在某一时刻细胞内所有代谢物的集合的一门学科,其研究对象大都是相对分子量1000以内的小分子物质。

    基因组学和蛋白组学告诉你可能发生什么,而代谢组学则告诉你已经发生了什么。

    代谢组学分类

    非靶向代谢组、靶向代谢组/高通量靶标代谢组、广泛靶标代谢组/拟靶向代谢组

    代谢组学技术平台

    核磁共振NMR、气质联用GC-MS、液质联用LC-MS

    临床代谢组学研究基本思路


    图片来源百趣代谢组学 图片来源百趣代谢组学

    代谢组学研究流程

    组学信息挖掘-靶向检测验证-动物造模验证-干预实验验证

    临床样本收集:

    1.临床上,以组织和血液为主;最好选择无创和微创的体液样本。

    2.样本量:参考知名杂志已发表的研究样本数量,病结合自身课题组已有的研究基础和经验;或实用PASS或者stata等统计软件等计算其所需的样本含量。

    3.样本是否随机选择;用药、饮食情况和吸烟等;年龄、性别等在各组间无差异。样本分组符合公认标准。

    组学数据分析

    1.代谢组学数据到预处理

    离群features和离群样本处理:离群值—四分位距法(IQR)和rsd法、离群样本--PCA

    缺失值处理

    数据归一化、标准化、中心化、LOESS和SVM(校正批次效应)

    数据质控

    2.代谢物初筛

    差异倍数

    T/U检验

    对变量统计分析(O)PLS-DA,VIP值

    3.锁定目标分子

        机器学习:从庞大复杂的特征数据中高效筛选到简单组合的、可以代表整体数据特性的一组panel。方法: 逻辑回归(LR)、LASSO、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、Xgboost和神经网络等

    4.ROC曲线

    5.患病风险概率:建立的随机森林模型中,预测到的各数据集样本的患病风险。

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