代谢组学的生物信息学分析
代谢组学研究越来越多地应用于肠道微生物群，进行大规模的代谢谱分析，并对肠道微生物产生的小分子进行表征。代谢组学研究通常被认为是研究肠道微生物群与生理状态、疾病的基础认识、以及寻找潜在的生物标志物。核磁共振(NMR)、质谱(MS)、傅里叶变换红外(FTIR)等技术的进步为研究人员提供了大量的光谱数据。因此，引入生物信息学和统计方法来解释数据，并挖掘更深入和更全面的信息，以获得对肠道微生物活动的更多了解，发现代谢物，以提示生物途径或疾病状况。
创造性的蛋白质组学公司拥有先进的技术和生物信息学平台，以及经验丰富的科学家，为您的肠道微生物群研究提供全面细致的生物信息学服务。
根据代谢物的化学和物理性质选择分离技术和检测技术，以处理不同的分析物，每种技术在鉴定代谢物时具有不同的分辨率、灵敏度和技术局限性。原始数据一旦通过上述技术获得，就会进行预处理，包括降噪、保留时间校正、峰值检测与整合、色谱比对等，对于非靶向代谢组学研究，则使用不同的数据库来识别光谱中的代谢物。在最后的数据解释和整合步骤中，通过富集和途径分析，选择的代谢物与所研究的生物学背景相关联，并结合其他组学提供更广阔的视野。数据。
我们为您的代谢组学项目提供多样化的数据分析服务，包括但不限于:
| 统计分析 | |
| ——单变量分析 | 样本与样本组间单变量相关微生物代谢组的比较。 |
| ——多变量分析 | 样本与样本集之间多变量相关微生物代谢组的比较，主要采用PCA、PLS-DA和OPLS-DA等方法进行。 |
| -高维特征选择 | 高维数据集可以包含成百上千的特征。特征选择通常用于识别易于验证、易于理解和可视化的集体预测性生物标志物和生物特征。 |
| ——集群 | 根据选定的统计距离函数将观测数据集划分为几个子类或簇。 |
| - - - - - -监督分类 | 可以用来选择可能阐明生物标志物的重要特征。算法包括PLS，方差分析，PLS- da，等。 |
| 变质岩富集分析 | 以生物学上有意义的方式识别和解释代谢物浓度变化的模式。 |
| 路径分析 | 途径分析识别与关键细胞信号和代谢网络相关的代谢物，揭示差异表达代谢物的潜在机制。 |
| 时间序列和双因素数据分析 | 各种分析包括但不限于交互式3D PCA可视化、具有层次聚类的双向热图、单变量双因素分析的双向方差分析、多元经验贝叶斯时间序列分析(MEBA)、方差分析-同时成分分析(ASCA)、等。 |
| 代谢物的映射 | |
| 生物标志物分析 | 代谢组学在敏感性和特异性方面具有潜在优势。代谢物生物标志物分析为临床和健康领域的潜在应用提供了敏锐的洞察力。 |
| 样本量及功率分析 | 使用生物信息学算法进行样本大小和功率估计程序，这是实验设计的关键方面，代谢表型研究。 |
结合最先进的技术和强大的分析平台，携带丰富的分析工具和先进的管道，我们有充分的能力来探索肠道微生物群落的分类和功能组成，对人类健康起着至关重要的作用。相应地，我们为您的肠道菌群研究提供全面细致的生物信息学服务，为我们的未来带来更多的祝福。如欲了解更多有关我们的生物信息服务以满足您的具体需求，请随时访问联系我们！
*只供研究用途。不用于诊断程序。
版权所有©2021创意蛋白质组学。保留所有权利。