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求问各位大侠气相色谱做代谢组学的问题 已有2人参与
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最近做代谢组学，应用气相色谱，但是数据出来后不知如何处理分析，呜呜 ~~~求问各位你们是如何处理数据的？需要导出质谱中的哪些数据？然后一般用什么软件进行处理？拜谢 |
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2楼2014-09-19 17:29:54
【答案】应助回帖
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数据处理与模式识别 1 数据前处理 将所得的GC/MS原始数据通过仪器自带的软件转化成AIA格式，然后用XCMS工具箱（http://meltin.scripps.edu/download/）进行峰识别、峰对齐、扣除溶剂峰、杂质峰的处理，参数设置：xcmsSet(fwhm=4, snthresh=8, max=20), group(bw=5)，其余参数采用XCMS’S的默认设置。导出的数据表（excel格式）进行峰面积归一化处理(即每个离子峰面积/所有离子峰面积之和×100)，生成包括峰指数（保留时间－质荷比）、样品名称、归一化峰面积的三维矩阵。 2 模式识别 将三维矩阵导入Simaca-P 12.0.1 软件包（Umetrics，Umea，Sweden），运用模式识别技术进行数据的可视化处理。用Simaca-P 12.0.1 软件包中主成分分析（PCA）和偏最小二乘－判别分析（PLS-DA）统计分析方法对获得的复杂数据进行统计分析，对各组大鼠尿液的代谢指纹数据进行处理，绘制出反映离散程度的得分图。PCA为无监督模式识别方法，可对未知类别的样品进行分类且对离群点比较敏感，可用于考察不同组的生物状态是否存在差异，判断造模效果；PLS-DA为有监督模式识别方法[17]，它对已知类别的样品分类效果较好，并可得到变量的投影重要性(Var1ab1eImportanceinthe Projection，VIP)，通过VIP值可评价不同代谢物与分类的相关性程度，若VIP值>1，表明该代谢物的变化与分类密切相关，是表征组间差异的潜在生物标志物[18-19]。 3 单维统计分析 由于多元统计分析同时受变量相关性及组内组间方差的影响，获得的差异表达代谢物可能在单维统计上差异并不显著，因此还须对多元统计分析获得的潜在生物标志物水平的差异进行单维统计分析，将差异有统计学意义的物质作为最终的生物标志物。运用SPSS16.0软件进行单维统计分析。计量资料以均数±标准差()表示，两组均数比较采用独立样本t检验；多组均数比较采用单向方差分析(One-way ANOVA)，方差齐性采用LSD法；方差不齐，Welch法校正后采用Games-Howell法多重比较。所有检验水平α=0.05(双侧)。以P < 0. 05为差异有显著性。 ps：代谢物的鉴定 运用气质工作站的数据库（WILEY 275.L及NIST05.L），结合自建的对照品物质库及查询网站（http://metlin.scripps.edu/metabo_search_alt2.php和http://www.hmdb.ca/），鉴定内源性生物标志物，选择匹配度较高的内源性生物标志物作为鉴定结果。 |
3楼2014-11-05 09:46:03
