差异分析
2024-08-02 14:19:49 0 举报
AI智能生成
差异分析是一种重要的研究方法,尤其在代谢物研究中具有广泛的应用。通过差异分析,可以揭示不同组别之间的差异特征,为疾病的诊断、治疗和预防提供科学依据,对推动医学研究和临床应用具有重要意义。在进行差异分析前,首先要明确研究的目的和问题,确定要比较的两组样本,并明确差异分析的目标。通过比较不同个体的代谢物差异,可以了解个体之间的差异,为精准医学和个性化治疗提供科学依据。模板将详细介绍差异分析步骤方法以及其在代谢物研究中的应用。
作者其他创作
大纲/内容
数据预处理
数据质量控制
是否存在缺失值、异常值等
数据归一化
消除不同样本之间技术差异
数据平滑
以减少噪音对分析的影响
数据转换
使其符合正态分布/方差稳定(对数转换)
差异代谢物分析
单变量分析
t检验
方差分析
Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验
多变量分析
PCA分析
(O)PLS-DA分析
唯物辩证法是认识世界和改造世界的根本方法
数据可视化
图表、热图、散点图
生物学解释
差异代谢物与生物通道/代谢途径相关联,揭示其生物学意义
结果解释和验证
对结果进行解读和验证,与现有文献比较,并进行实验验证确定生物学意义
差异代谢物筛选方法
单变量方法
倍数变化法(FC值)
筛选标准:默认为FC>2/FC<o.5可调整为FC>1.5/FC<0.8或FC>1.2/FC<o.67
t检验
用于比较两组之间的代谢物水平是否存在显著差异
单样本t检验、配对t检验、两独立样本的t检验
筛选标准:默认为P<0.05可调整为P<0.01或P<0.001
方差分析(ANOVA)
用于比较多个组别之间的代谢物水平是否存在显著差异
Mann-Whitney U检验
非参数方法,用于比较两组之间的代谢物水平是否存在显著差
Kruskal-Wallis检验
非参数方法,用于比较多个组别之间的代谢物水平是否存在显著差异
多变量方法
主成分分析(PCA)
用于降维和探索多个代谢物之间的相关性,进而确定差异代谢物
无监督分析
偏最小二乘判别分析〈(PLS-DA)
用于分类和区分样本的多变量方法,可用于发现差异代谢物
正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)
够有效的剔除与研究无关的影响从而筛选差异代谢物(VIP值)
多元线性回归分析
用于分析多个自变量对一个连续型因变量的影响,可用手识别与条件变化相关的差异代谢物
MarkerLynx
特征提取
代谢物特征(保留时间、质量/电荷比等
数据校正
校正和对齐
数据处理
归一化、滤波、峰识别
统计分析
T检验、方差分析(ANOVA)、主成分分析(PCA)
数据可视化
热图、散点图、箱线图
差异性分析
PCA分析
组内重复是否离散
是否在第1/2主成分上发生分离?
是否具有趋势变化
是否有一组占据主导地位?
是否有明显的分组趋势?
用于描述组间的差异
聚类热图
组内生物学重复是否在同一个簇内
用来表述物质在不同样品中的分布规律
PLS-DA/OPLS-DA
Q2方>0.5模型较好Q二次方>0.9模型非常好
实验分组>3
单一变量
品种
产地
两个变量
处理+品种
处理+时间
选定核心组
分组<3
变化最大代谢物+物质功能
韦恩图筛选共有或特有差异代谢物(聚类热图)
KEGG富集筛选
表型/PCA/聚类热图/韦恩图
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