大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于代谢组学的数据处理的问题，于是小编就整理了1个相关介绍代谢组学的数据处理的解答，让我们一起看看吧。

1. 代谢组学 表达量数据预处理 简介

1、代谢组学 表达量数据预处理 简介

数据归一化是将数据映射到特定范围之内再进行处理，有利于便捷快速的运算。数据归一化是数据预处理重要一步，可消除样本处理、浓度差异、仪器偏差等统误差。代谢组学常用数据归一化方法：中位数、平均数、总和、指定样本和内参。

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。

本部分分析内容与常规代谢组学一致，主要针对代谢物含量开展单维与多维统计学分析、KEGG通路分析、表达量相关性分析、聚类热图、代谢物分类等分析。

预处理和质控SNP分析数据，去除具有低质量位点和具有次等等位基因频（MAF）的变体； 预处理和质控代谢组数据（取决于平台和样本类型）； 对于每一对代谢物—遗传变异位点： a）拟合一个统计模型来检验代谢物-遗传变异的关联。

其研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。先进分析检测技术结合模式识别和专家系统等计算分析方法是代谢组学研究的基本方法。其样品主要是动植物的细胞和组织的提取液。

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