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1. 【代谢组学】代谢组学与其他组学数据的整合

1、【代谢组学】代谢组学与其他组学数据的整合

这里我们采用基于秩的检验方法，其中基因集富集分析（GSEA）是在转录组数据背景下进行代谢路径分析的一个常见例子，它也可以应用于代谢组数据。

肝脏疾病与肝细胞分裂能力下降密切相关，并且细胞代谢对组织稳态和再生很重要。由于代谢变化是肝脏疾病的标志，因而对代谢和细胞分裂之间的联系进行了研究。

随着高通量组学平台的发展，生物医学研究大多采取了多组学技术结合的方法，不同组学来源（如遗传学、蛋白质组学和代谢组学）的数据可以通过基于机器学习（Machine Learning，ML）的预测算法进行整合，以揭示系统生物学的复杂工作。

作为系统生物学不可或缺的部分，代谢组学的特点在于其研究对象——小至分子量1500的化合物，这些微观世界的信息恰好能够揭示个体健康状况的独特特征。

数据库，如METLIN、HMDB和NPACT等，就像是知识的宝库，为鉴定化合物提供宝贵信息。GMD、MassBank、BiGG、NIST、FiehnLib、SMPDB和PubChem等，则为不同角度的代谢研究提供了详实的资源。

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