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1. 深度空间代谢组学QA(三)| 常规分析内容及数据清洗策略
2. 代谢组学用色谱柱分离出的物质怎么检测其结构进行pca分析
3. 【代谢组学】4.生物标志物分析

1、深度空间代谢组学QA(三)| 常规分析内容及数据清洗策略

空间聚类分析（Segmentation）空间聚类分析的本质是一张空间聚类分析的热图，通过聚类算法后，对有相似代谢模式的区域使用同一种颜色标注，清晰直观的从分子层面对切片进行区域分型。

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，是系统生物学的组成部分。

公司介绍：苏州帕诺米克（BioNovoGene）最早是做基因检测服务的，2017左右聚焦做代谢组学，改名为诺米代谢（PanoMIX），公司2021年获得元生创投亿级融资。

基因编辑：基因编辑技术，特别是CRISPR-Cas9技术，已成为生命科学领域的一个重要工具。它可以准确地更改基因序列，对于治疗遗传性疾病、创新农业生产和研究动植物等领域都具有巨大的潜力。

2、代谢组学用色谱柱分离出的物质怎么检测其结构进行pca分析

质谱法 即用电场和磁场将运动的离子（带电荷的原子、分子或分子碎片，有分子离子、同位素离子、碎片离子、重排离子、多电荷离子、亚稳离子、负离子和离子-分子相互作用产生的离子）按它们的质荷比分离后进行检测的方法。

分析速度快，一般在几分钟或几十分钟内可以完成一个试样的分析。（4）应用范围广，气相色谱：沸点低于400℃的各种有机或无机试样的分析。液相色谱：高沸点、热不稳定、生物试样的分离分析。

一般有如下几点： 数据预处理。如缺失值过滤填充、数据归一化等。 数据质控。包括CV分布、QC等。 统计分析。包括单变量、多变量等。 功能分析。包括Pathway、网络分析、Biomarker筛选等。

色谱仪利用色谱柱先将混合物分离，然后利用检测器依次检测已分离出来的组分。色谱柱的直径为数毫米，其中填充有固体吸附剂或液体溶剂，所填充的吸附剂或溶剂称为固定相。与固定相相对应的还有一个流动相。

凝胶渗透色谱液相色谱的一个分支，其还可测定聚合物的支化度，共聚物及共混物的组成。采用制备型的色谱仪，可将聚合物按分子量的大小分级，制备窄分布试样，供进一步分析和测定其结构。

3、【代谢组学】4.生物标志物分析

可以看出，图中最佳的生物标志物组是基于PLS-DA分析VIP值排序的前2个代谢物组成的生物标志物组。验证上述筛选出的生物标志物组，或选择特定的生物标志物组，计算区分效果（AUC）值。

代谢组学的研究方法：代谢组学研究一般包括代谢组数据的采集、数据预处理、多变量数据分析、标记物识别和途径分析等步骤。生物样品（如尿液、血液、组织、细胞和培养液等）采集后进行生物反应灭活、预处理。

基本原理 生物标志物是指发现于地质体中的化学性质稳定、碳骨架结构具有明显生物起源特征的有机化合物。如甾类和萜类化合物烷。

代谢组学 ：利用高通量的技术来鉴定和定量一个细胞、组织或器官中所有小分子或代谢物的生命科学研究。代谢组学应用：PS：TIC是在GC-MS或LC-MS等方法中使用的一种色谱图。

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