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    NormalizeMets是一个R语言集成包,主要用于代谢组学研究中数据的归一化。这个包可以用于去除数据中的噪音,如大样本中存在的共性问题——质谱信号偏移。那么除此之外,这个包还可以进行图形的交互式可视化以及获得一些常规的统计结果,如生物标记物的发现,聚类及PCA分析,分类及相关性分析。

    Pipeline

    第一步 导入数据

    rm(list = ls())
    library(NormalizeMets)
    data("alldata_eg")
    featuredata_eg<-alldata_eg$featuredata
    
    # 1.featuredata is a metabolomics data matrix taking the following format, with metabolites in columns and samples in rows. Unique sample names should be provided as row names.
    dataview(featuredata_eg)
    
    # 2.sampledata sampledata is a dataframe that contains sample specific information,行名是
    # 样品名,列名是一些协变量信息,如性别、批次、年龄、BMI
    sampledata_eg <- alldata_eg$sampledata
    dataview(sampledata_eg)
    
    # 3.metabolitedata 包含代谢物的特定信息,比如内标外标或者正负对照,行名是代谢物的名称
    # ,其顺序要和featuredata一致
    metabolitedata_eg<-alldata_eg$metabolitedata
    dataview(metabolitedata_eg)
    
    alldata_eg<-list(featuredata=featuredata_eg, sampledata=sampledata_eg,
                     metabolitedata=metabolitedata_eg)
    dataview(alldata_eg$metabolitedata)
    

    第二步 数据处理

    1. log转换

    代谢组学数据一般都呈现一个偏态分布(右偏),所以需要用一个合适的转换来使得数据的分布变得对称一些

    logdata <- LogTransform(featuredata_eg,zerotona=TRUE) # zero=TRUE表示如果存在NA值则用数字0填充
    

    2.缺失值的处理

    代谢组学数据中一个常见的问题就是存在缺失值,那么尽可能多的减少缺失值是数据分析前一项非常有必要做的一件事,这里用的填充方法是"k次最近邻算法",或者用矩阵中最小值的"一半"作为缺失值的填充值

    imp <-  MissingValues(logdata$featuredata,sampledata_eg,metabolitedata_eg,
                          feature.cutof=0.8, sample.cutoff=0.8, method="knn")
    

    3. 可视化

    经过log转换的代谢物丰度数据可以通过诸多方式进行展示,这样可以直观的看出数据的变异情况聚类情况及离异值等

    3.a 那么这里用的是根据个体不同批次或者整个代谢物的分布来看代谢物的一个relative log abundance(RLA)图来展示

    RlaPlots(imp$featuredata, sampledata_eg[,1], cex.axis = 0.6,saveinteractiveplot = TRUE)
    RlaPlots(t(imp$featuredata), groupdata=rep("group",dim(imp$featuredata)[2]),
             cex.axis = 0.6,saveinteractiveplot = TRUE,xlabel="Metabolites")
    

    Fig.1 Rlaplot

    3.b pca图,可以用于发现离异值

    PcaPlots(imp$featuredata,sampledata_eg[,1],
             scale=FALSE, center=TRUE, multiplot = TRUE, varplot = TRUE)
    

    3.c 热图展示(略)

    4. 数据的归一化处理

    这个包所采纳的数据归一化方法有4种:1)根据内标;2)根据QC样品;3)标度化方法;4)联合方法

    4.a 如何根据QC样品来进行归一化,其是根据QC样品在进样是有规律的插入,然后基于LOESS(locally estimated scatterplot smoothing)信号校正方法,在statTarget包也有介绍。

    这里用的是另外一个新的数据集,注意这里的参数lg,应该要在归一化后做log转换,所以lg参数应设置为lg=FALSE,示例方法

    # NormQcsamples<- function(featuredata, sampledata, method = c("rlsc"), span = 0,
    #                         deg = 2, lg = TRUE, saveoutput = FALSE,
    #                         outputname = "qcsample_results", ...)
    data(Didata)
    dataview(Didata$sampledata)
    Norm_rlsc<- NormQcsamples(sampledata=Didata$sampledata[order(Didata$sampledata$order),],
                        featuredata=Didata$featuredata[order(Didata$sampledata$order),],lg=FALSE)
    
    

    4.b 评估以及选择最佳的归一化方法

    通过鉴定生物标记物来评判归一化方法采集线性模型的数据归一化方法,并且能够鉴定与想要研究的目标条件相关的生物标记物

    factormat<-model.matrix(~gender +Age +bmi, sampledata_eg)
    ruv2Fit<-LinearModelFit(featuredata=imp$featuredata,
                            factormat=factormat,
                            ruv2=TRUE,k=2,
                            qcmets = which(metabolitedata_eg$IS ==1))
    # Exploring metabolites associated with age
    unadjustedFit<-LinearModelFit(featuredata=imp$featuredata,
                                  factormat=factormat,
                                  ruv2=FALSE)
    Norm_is <-NormQcmets(imp$featuredata, method = "is", 
                         isvec = imp$featuredata[,which(metabolitedata_eg$IS ==1)[1]])
    isFit<-LinearModelFit(featuredata=Norm_is$featuredata,
                          factormat=factormat,
                          ruv2=FALSE)
    lcoef_age<-list(unadjusted=unadjustedFit$coefficients[,"Age"],
                    is_age=isFit$coefficients[,"Age"],
                    ruv2_age=ruv2Fit$coefficients[,"Age"])
    lpvals_age<-list(unadjusted=unadjustedFit$p.value[,"Age"],
                     is=isFit$p.value[,"Age"],
                     ruv2=ruv2Fit$p.value[,"Age"])
    negcontrols<-metabolitedata_eg$names[which(metabolitedata_eg$IS==1)]                   
    CompareVolcanoPlots(lcoef=lcoef_age, 
                        lpvals_age, 
                        normmeth = c(":unadjusted", ":is", ":ruv2"),
                        xlab="Coef",
                        negcontrol=negcontrols)
    

    Fig.2 火山图

    # 线性模型拟合的残差RLA图
    lresiddata<-list(unadjusted=unadjustedFit$residuals,
                     is=isFit$residuals,
                     ruv2=ruv2Fit$residuals)
    CompareRlaPlots(lresiddata,groupdata=sampledata_eg$batch,
                    yrange=c(-3,3),
                    normmeth = c("unadjusted:","is:","ruv2:"))
    # 不同方法之间与未校正的数据的比较,venn图
    lnames<- list(names(ruv2Fit$coef[,"Age"])[which(ruv2Fit$p.value[,"Age"]<0.05)],
                  names(unadjustedFit$coef[,"Age"])[which(unadjustedFit$p.value[,"Age"]<0.05)],
                  names(isFit$coef[,"Age"])[which(isFit$p.value[,"Age"]<0.05)])
    
    VennPlot(lnames, group.labels=c("ruv2","unadjusted","is"))
    

    Fig.3 venn图

    4.c 用于分类classification

    svm<-SvmFit(featuredata=uv_ruvrandclust$featuredata, 
                groupdata=UVdata$sampledata$group,
                crossvalid=TRUE,
                k=5,
                rocplot = TRUE)
    

    Fig.4 ROC图

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  • 代谢组学 分析技术 数据处理技术 分析处理等
  • 代谢组学精华汇总

    万次阅读 多人点赞 2018-10-01 22:26:58
    非靶向代谢组学数据处理的基本流程 代谢组学生物信息分析的那些事儿 一文看懂主成分分析 运用ROC曲线筛选生物标志物的策略   关于筛选标记物 筛选差异代谢产物通常基于OPLS-DA模型,因为它更易于进行模型解释...

    代谢组学的介绍

    代谢组学那些事儿

     

    代谢组数据处理

    代谢组学数据分析的统计学方法综述

    典型机器学习算法在代谢组学数据分析中的应用和比较

    代谢组学数据处理

    非靶向代谢组学数据处理的基本流程

    代谢组学生物信息分析的那些事儿

    一文看懂主成分分析

    运用ROC曲线筛选生物标志物的策略

     

    关于筛选标记物

    筛选差异代谢产物通常基于OPLS-DA模型,因为它更易于进行模型解释,所有跟分组相关的信息都集中于第一维。筛选的标准通常是基于以下两个指标:

    • Corr.Coeffs./p(corr) (Correlation Coefficient),是样本得分值t和变量X间的相关系数-Corr(t, X),代表了变量的可靠度。该值没有固定阈值,通常设定对应的P值 < 0.05。

    • VIP (Variable importance in the projection),为变量对模型的重要性,描述了每一个变量对模型的总体贡献,通常设定阈值为VIP >1。

    除此之外,基于单维检验的P值和变化倍数(Fold change)所作的火山图(Volcano plot)也是常用的筛选方法。

    关于标记物的筛选

    代谢组学活性筛选(metabolomics activity screen, MAS)

     

    PLS-DA和OPLS-DA

    可以根据V-plot筛选代谢物(本质是综合VIP和P值 [所谓的Corr.Coeffs的P值]?),OPLS-DA的分析中还可以用S-plot筛选代谢物(横坐标是P,纵坐标是P(corr),不太理解)。这两个图绕晕了,有不少资料,比如有个文章(Analysing NMR Metabolomics data using OPLS-DA )就示范了OPLS-DA及其S-plot。关于这两个图的文章,主要是:代谢组学数据处理 中提到。

    模型评估指标:(R2X, R2Y, Q2, R2, Q2)

    通常,评价(O)PLS-DA 模型拟合效果使用R2X、R2Y和Q2Y这三个指标,这些指标越接近1 表示PLS-DA 模型拟合数据效果越好。其中,R2X 和R2Y 分别表示PLSDA分类模型所能够解释X 和Y 矩阵信息的百分比,Q2Y 则为通过交叉验证计算得出,用以评价PLS-DA模型的预测能力,Q2Y 越大代表模型预测效果较好。

    PCA分析中R2X >0.4为好;PLS-DA 和 OPLS-DA分析中,R2X 这个参数不重要了,主要是R2Y 和Q2,这两个值>0.5 为好,越接近1越好。OPLS-DA中Q2(cum),是指建模后模型的预测能力,以大于0.5为宜,越接近1越好,cum 表示累积的意思。另外一个Q2 是进行模型验证,以防止随机拟合或过拟合的一个评价参数。

    另外,在介绍ropls这个包的网站上,对于实现PLS-DA、OPLS-DA有代码的讲解,链接为:ropls: PCA, PLS(-DA) and OPLS(-DA) for multivariate analysis and feature selection of omics data

    值得参考的其他文章

    什么是(O)PLS-DA?什么是VIP?

    (O)PLS-DA&VIP分析

    OPLS vs PCA: Explaining differences or grouping data?

     

    代谢组学工具

    SIMCA、MetaboAnalyst(Mummichog)、PIUMet、Cytoscape、Heml(做热图的)、Proteowizard(格式转换工具)等。

    SIMCA操作可以借鉴下这个:SIMCA14.1 Omics Skin操作教程--药物疗法(核磁共振氢谱)

     

    代谢组学其他东西

    在代谢组学文章投稿时,都需要列出已鉴定化合物的检测分子量的误差,这个通常需要自己计算,计算方法如上述例子。这里介绍一个计算精确分子量的网。

    ——摘自:代谢组学分享平台—质谱知识2.

     

    模型建立后需要进行验证,如置换检验、交叉验证。

    如果是两组比较,也可以通过OPLS-DA的S-plot进行标记物筛选。选择分布在S-plot两端的变量作为标记物,同时可以参看得分图(Score plot)来观察变量在不同组别的相对含量高低(即处于S-plot右上方的变量在得分图中处于y轴右侧的组别中含量较高反之亦然)。

     

    多组学

    O2PLS技术值得研究下

    O2PLS模型关联分析

    O2PLS for Multi-Omics

    刷爆朋友圈的多组学联合,轻松搞定分子调控机制-表型间的关联!

     

    答疑

    代谢组学常见问题知多少

    代谢组学常见问题Q&A

    代谢组学入门十问

    代谢组学问答四十八式,准备好接招了吗?(一)

    代谢组学问答四十八式,准备好接招了吗?(二)

    代谢组学问答四十八式,准备好接招了吗?(三) (有提到OPLS-DA的评估参数问题)

    代谢组学问答四十八式,准备好接招了吗?(四)

    网络讲堂精彩问题合集(含回复)

     

    不局限于代谢

    生物信息学分析技术那些事

     

    一些报道

    代谢组学:为肿瘤代谢biomarker发现提速

     

     

    展开全文
  • 用于处理基于声雾电离质谱的代谢组学和脂质组学数据的Python软件包 文档: : 资料来源: : 错误报告: : 安装(Conda,PyPi和Galaxy) 请参阅的“。 错误报告 请报告您在发现的所有错误。 或将存储库分叉到并...
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    主要内容:

    1. 原始数据预处理概述;

    2. 主要分析软件汇总;

    3. 数据预处理的方法。

    1. 原始数据预处理概述

    1.1 数据预处理及其目的

    • 为什么要做数据预处理:代谢组学研究使用各种分析平台(主流是GC/LC-MS或NMR)从生物样品中提取代谢物数据。这些分析平台产生了大量复杂的数据。从这些数据中提取有用的信息需要一系列的数值处理,以将从仪器中获得的原始数据转换为可用于进一步统计分析的可用形式。
    • 什么是数据预处理:这些通过一系列步骤(如降噪、基线校正、归一化等)转换原始数据的计算过程统称为数据预处理。
    • 预处理的主要目的是:将原始数据中的所有相关信息提取到一个适合于化学计量分析的数据矩阵中。

    1.2 数据预处理的重要性

    • 数据预处理是代谢组学的一个挑战性领域。在某种程度上,预处理依赖于研究目的,不能有一个通用的方法。
    • 正确的预处理是必不可少的,并且可能是决定您是否能够从数据中提取重要信息的因素。
    • 大多数仪器供应商提供的软件工具可以完成一些预处理任务。然而,依赖于供应商的软件有其自身的局限性,通常会辅以其他开源或专有的数据预处理软件工具。

    1.3 数据预处理的简要、一般过程

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    数据预处理的简要、一般过程

    Note:一些步骤可能与特定的分析平台更为相关。

    2. 主要分析软件汇总

    2.1 软件汇总

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    软件汇总

    3. 数据预处理的方法

    3.1 数据格式的转换

    • 为何进行数据转换:1)不同仪器类型获得的代谢数据不同;2)仪器生产商软件生成的数据不同;3)数据能够被拓展工具进行深入分析。
    • 代谢组学研究的典型数据库包含数十或数百个谱,其中每个谱由数千个数据点组成。在代谢组学研究中,将数据以表格的形式呈现是很方便的,其中每一行对应于分析实验,每一列对应于该实验中的单个测量量,通常是单个谱峰强度。许多软件工具提供了从各种生产商文件格式导入数据的选项。
    • 主要流程:1)在供应商软件中执行基本处理;2)使用第三方工具导入数据或直接从生产商软件导出数据;3)检查导入的数据,以确保源文件中的样本/研究名称、数据点数量和数据值是否与目标匹配。

    3.2 降噪

    • 数据过滤去除了随机噪音。去噪需要取决于分析平台和使用的仪器。例如,LC-MS数据包含化学噪声(来自缓冲液和溶剂)和随机噪声(来自检测器的电子噪声),可以通过分析软件中的各种信号处理技术消除随机噪音。

    3.3 基线校正

    • 基线的扭曲会影响化学计量分析和代谢物的定量。由于信号强度是参照基线计算的,基线校正不足会破坏数据分析。校正基线失真的方法有很多种,大多数算法都会计算一个合适的偏移量,然后从原始数据中减去该偏移量。其中一些是手动的,而另一些是自动的。自动化方法是高通量和客观性的首选方法。
    • 主要方式:1)选择适当的算法/软件进行基线校正。2)目视检查所有处理过的光谱是否有伪影(重要!)。

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    基线校正示意图

    3.4 去除不需要的光谱区域

    • 在MR光谱中,可以有水信号(或其他溶剂)被去除以清除数据。此外,在样品制备过程中使用的化学品可能会产生污染,需要清除这些污染以避免系统性变化。不包含任何代谢数据的光谱区域也被移除以减少数据点的数量。
    • 主要方式:1)目视检查光谱,寻找溶剂信号、污染物和空区。2)记下要删除的区域的列位置。3)从数据集中排除选定的区域。

    3.5 去同位素(针对质谱)

    • 由于自然界中的许多元素以不同的同位素形式存在,一个特定的分子可能产生一种信号模式,其强度和电荷质量比(m/z)反映其同位素分布。去同位素可以将同一化合物对应的同位素峰聚集在一起,并通过去除冗余信息简化数据矩阵。

    3.6 峰值对齐

    • 不同样品中的所有匹配峰或信号被对齐或分组在一起,以便对代谢物(特征)进行适当的比较。原始光谱数据中的匹配峰通常在其荷质比和保留时间上存在差异。
    • 在核磁共振数据中,pH值、温度、仪器因素和盐浓度的变化影响峰位。校正这些峰的变化对于后续的统计分析是至关重要的。此外,正确的光谱比对对于可靠的代谢产物鉴定也是必需的。

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    峰值对齐示意图
    • 主要方式:

    1)目视检查光谱并寻找峰值位移。

    2)使用免费(开源)的对齐工具或适合您的数据的专有解决方案。

    3)关注具有一致和可预测行为的峰值或信号,并调整全局峰值偏移。这个过程也被称为参考,通常用核磁共振波谱来完成。

    4)在执行全局校准后,建议进行目视检查,如果校准在整个光谱范围内是完美的,则可以完成该过程。

    5)通常除了全局移位外,局部移位也可以由特殊的对齐算法来处理。

    6)仔细检查对准算法的操作模式。值得注意的是,一些翘曲算法可能会影响峰面积,因此绝对量化可能会受到影响。

    7)许多校准技术需要一个参考光谱,应注意选择代表整个数据集的光谱。尝试使用中位数或平均数,并使用效果最好的一个。参照物也可以选择为与剩余光谱具有最佳相关性(Pearson)的光谱。

    8)校准后,通过绘制校准光谱图,通过目测评估光谱。

    9)另一种评估比对(以及谱间相似性)的简单方法是比较比对前后谱的平均pearson相关系数。

    3.7 分箱(Binning)

    • 即使在峰对齐之后,数据中也可能有轻微的光谱偏移。数据分箱(也称为bucketing)可用于将给定小间隔内的数据值替换为代表值(例如,平均值)。这个过程也有助于减少数据点的数量。
    • 在核磁共振数据中,样品特性(如pH值和盐浓度)的微小变化会导致采集信号的偏移。光谱特性的这种变化可能会导致数据分析中的重大误差。因此,在很难实现核磁共振波谱完全对齐的情况下,使用分箱是明智的。
    • 分箱的主要缺点是丢失了原始谱中包含的信息。另一个可能发生的问题是,当一个信号被放置在箱子的边界时,会导致比原始光谱更多的伪影。有一些“智能”或自适应装箱技术可以减少由简单、固定分箱带来的一些误差。
    • 主要操作方式:

    1)将光谱加载到支持分箱的适当软件中。

    2)设置所需的分箱宽度或分箱数量,以便它将信息从每个峰值收集到自己的分箱中,避免来自不同峰值的信号重叠。

    3)在解释从基于分箱数据的多变量分析的载荷图(loading-plot)时,应注意避免对代谢物的任何错误解释。

    3.8 峰的鉴别与定量

    • 光谱数据中代谢物的识别或注释是代谢组学中的一个重要过程。这个过程包括确定m/z或time(MS)或ppm标度(NMR)上对应于特定代谢物的位置。对于MS数据,有几个软件工具和数据库来帮助鉴定代谢物。类似的数据库和工具也可用于核磁共振谱。
    • 峰定量是根据信号的面积或高度计算代谢物(绝对/相对)量的基本过程。
    • 主要方法:

    a)有几款软件工具和数据库来帮助峰值识别和量化。根据使用的平台和要分析的样本类型选择最适合的分析工具。

    b)确保参考信号(例如,在核磁共振谱中将DSS或TSP信号设置为零)并正确校正基线。

    c)使用校准样品(已知代谢物浓度的样品)评估量化算法/软件的性能。

    3.9 标准化(归一化)

    • 样品之间的系统变化通过标准化去除。将规范化应用于每个样本的数据,以使它们彼此具有可比性。
    • 其中一种常见的情况是样本权重或样本稀释度的差异对采集数据的影响,通过标准化可以最小化这种影响。
    • 标准化技术的选择应该考虑样本的生物背景。
    • 代谢组学数据有不同的标准化方法。最流行的技术之一是全积分标准化,即总光谱强度保持不变(面积标准化)。虽然这是一种很好的标准化技术,但当一些强信号在样本之间发生显著变化时,这可能是不准确的,其中概率商均一化可以提供更稳健的结果。
    • 其他技术是对内部参考化合物的标准化,如肌酐和样品特定的标准化因子,如样品重量或样品体积。

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    归一化示意图
    • 主要方法:

    a)将数据导入适当的软件包进行预处理。确保数据的格式正确。检查软件文档,确保数据的方向正确,因为归一化算法必须对每个样本进行计算。(通常宏代谢组数据矩阵的排列方式是每一行代表一个样本,因此规范化是一个行操作。)。

    b)绘制均一化前后的数据,并目视检查是否有失真。

    c)如果使用面积归一化,则归一化光谱的积分之和应为常数,这可以在处理的数据上得到验证。

    d)如果使用内部参考物,绘制光谱图并检查所有样本的参考峰强度是否相同。

    3.10 数据缩放(转换,Scaling)

    • 转换操作是对所有样本的每个光谱强度执行的,通常是一个列操作,这使得代谢组数据的列剖面(特征量)更具可比性。
    • 适当的转换有助于减少噪音背景并改善数据的信息内容,而不适当的转换可导致投影与不需要的数据部分致使与生物因素无关,从而可能在进一步的数据分析中导致错误的解释。
    • 数据转换技术的选择需要根据考虑数据的性质。在核磁共振数据上使用自动转换可以提高背景噪声区域,给后续的数据分析带来困难。
    • 一些缩放技术是自动转换、pareto转换、范围转换和log转换。
    • 数据中心化(Center scaling )是从代谢组学数据中减去每个变量(沿着数据列)的平均值的过程。
    • 这导致数据的列平均值为零,通常称为平均居中。这是在主成分分析之前进行的,以便所有主成分都以数据的质心为原点。

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    Center scaling
    • 主要方法:

    a)将数据导入到适当的软件包中进行预处理,就像在归一化的情况下一样。确保数据的格式和方向正确。数据转换是一个列操作。

    b)选择最适合您的数据的转换算法。在某些软件包中,自动转换是默认选项。如果使用自动缩放,请检查您的数据是否适合这种情况。

    c)通过主成分分析检查转换操作前后的得分图,检查转换效果。

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  • 与其他组学数据一样,在代谢组学数据中,规范化是数据处理的重要组成部分。 归一化的目标是减少非生物来源的变异(例如仪器批次效应),同时保持生物变异。 许多归一化技术都会对每个样本进行调整。 一种常见的方法...
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    大家好,最近博主将持续更新在代谢组学数据处理方面的学习笔记,作为代谢组学的入门选手,欢迎各位同学一起交流 😊

    根据前段时间的调研,我感觉中文的代谢组学数据分析的教程和学习资料比较少,因此这里展示的收集资料大多数是英文的🤣

    中文教材

    • 脂质组学(韩贤林)
    • 代谢组学:方法与应用(许国旺)

    我买的是这两本教材,感觉看着还可以(请买最新版),对入门选手较为友好

    了解什么是质谱和色谱

    因为代谢组学所用到的质谱/色谱这些仪器 实际是涉及分析化学领域了,因此建议先看看慕课上关于质谱和色谱的原理介绍,我看的是湖南大学的MOOC, 虽然老师像是在念PPT🤣,但是能学明白质谱和色谱的基本概念

    中文视频

    大多是公司办的讲座,可以看看帮助入门理解代谢组学的基本概念,但是他们基本不会去讲技术细节

    首推资料

    Workshop

    英文综述

    代谢领域的国外大佬

    有一位名字叫做lgatto大佬的github值得关注:https://github.com/lgatto
    可以发现Bioconductor上的一些常用的代谢组学R包以及质谱数据处理方面科普资料都是他写的。。。

    展开全文
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  • SIMCA 13.0 (破解版).rar

    2019-05-15 11:31:09
    代谢组学数据处理软件,破解版,可用于做PCA分析,O-LS-DA分析和s-plot 分析,筛选标志物
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空空如也

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代谢组学数据处理