代谢组学是继基因组学、蛋白质组学、转录组学后出现的新兴“组学”,自1999年以来，每年发表的代谢组学研究的文章数量都在不断增加，尤其是在疾病诊断领域，应用前景不可估量，今天咱们就聊一聊代谢组学在疾病诊断中的应用。代谢组学（metabolomics）的出现是生命科学研究的必然。在20世纪90年代中期发展起来的代谢组学，是对某一生物或细胞中相对分子量小于1,000的小分子代谢产物进行定性和定量分析的一
文章目录学习目标主要内容向量与矩阵查看缺失值创建矩阵和提取矩阵内部元素的相关操作数据结构之列表学习收获 学习目标我们所采用的学习内容来自B站的Lizongzhang老师的R语言的学习分享 今天学习的主要内容是关于 向量与矩阵 R的数据结构主要内容向量与矩阵#创建字符串向量
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2023-06-25 13:44:00
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## R语言代谢组学
代谢组学是研究生物体代谢产物的组合及其在生物体内的变化规律的一门学科，它可以帮助我们了解生物体在不同生理状态下的代谢变化，从而揭示疾病的发生机制和诊断标志物。R语言是一种功能强大的统计分析工具，对于代谢组学数据的处理和分析非常方便。
### 代谢组学数据处理
在R语言中，我们可以使用一些常用的包来处理代谢组学数据，比如`metaboAnalystR`和`xcms`等。下
转录组-蛋白组-代谢组关联分析简介蛋白质是生物体内执行功能的最终载体，蛋白质组学的研究主要以质谱蛋白质组学为基础。 代谢组学是系统生物学领域中的一个新兴学科， 它通过检测外源刺激或遗传修饰后生物体内代谢物的变化来探索整个生物体的代谢机制。对生物体内生命过程中产生的一系列代谢产物做全面的分析有助于揭示基因型和表型之间的联系，整合多组学分析是目前综合分析代谢产物的最有效的方法。转录组与蛋白质组数据依据
手把手教你看KEGG通路图！ 亲爱的小伙伴们，是不是正关注代谢通路研究？或者你正面对数据，绞尽脑汁？小编当然不能让亲们这么辛苦，今天就跟大家分享KEGG代谢通路图的正确解读方法，还在迷糊中的小伙伴赶紧mark起来吧~ 怎么看KEGG中代谢通路图?KEGG，Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，京都基因和基因组百科全书，是系统分析基因功能，联系基
KEGG简介KEGG是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库。把从已经完整测序的基因组中得到的基因目录与更高级别的细胞、物种和生态系统水平的系统功能关联起来是KEGG数据库的特色之一。与其他数据库相比，KEGG 的一个显著特点就是具有强大的图形功能，它利用图形而不是繁缛的文字来介绍众多的代谢途径以及各途径之间的关系，这样可以使研究者能够对其关注的代谢途径有直观全面的了解。ko：
简介代谢组学是在20世纪90年代中期发展起来，是研究生物体被扰动后(基因或环境的改变后)其代谢产物(内源性代谢物质)种类及数量变化的一门科学。是继基因组学、蛋白质组学之后的新兴的组学技术, 是系统生物学研究不可缺少的重要基础学科之一。代谢组学通过揭示内在、外在因素的影响下，代谢整体的变化轨迹反映病理生理过程的一系列生物事件。通过对代谢组学数据进行分析，可以对生物体内的小分子代谢物进行定性定量分析，
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2023-11-24 20:47:19
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微生物组测序 （主要指扩增子测序、全长扩增子测序与宏基因组测序）可提供细菌构成、基因丰度和功能性信息，可以解决“who is there”（那儿有谁）和“what are they doing”（在干嘛）的问题。而代谢组学是研究生物体中代谢产物变化的科学，可以解决“what have really happened”（究竟发生了什么）的问题。生物科学研究过程复杂，单独和片面的单一组学无法
代谢组学的主要目的是研究有机体在特定时间和空间下所表达的小分子代谢物的组成及含量变化，从而寻找代谢物与表型变化的相对关系。为了帮助大家快速了解代谢组学，小 M 今日特地挑选了代谢组学中应用最为广泛也是最经典的 LC-MS 技术来解锁代谢组学实验篇，研究过程可分为研究设计、样本准备、仪器检测和数据分析 4 个主要步骤 (图 1)[1]。图 1. LC-MS 代谢组学的一般流程图[
# R语言处理靶向代谢组文件
靶向代谢组学是研究生物体内小分子代谢物的重要手段，通过分析这些代谢物，可以帮助我们理解生物过程、发现疾病标志物等。在灵活处理靶向代谢组文件时，R语言是一个强大的工具。本文将介绍如何使用R语言处理靶向代谢组数据，包括数据读取、清洗、分析等步骤。
## 1. 环境准备
首先，你需要在你的电脑上安装R和RStudio，接下来可以通过CRAN或Bioconductor安
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。它在生物信息学和代谢组学等领域中被广泛应用。在代谢组学研究中，我们经常需要对代谢物在不同条件下的折叠变化（fold change）进行分析。本文将介绍如何使用R语言进行代谢组fold change分析，并提供相应的代码示例。
首先，让我们来了解一下什么是fold change。在代谢组学研究中，我们经常需要比较两个条件（例如对照组和实验组）下的代谢
大家好，我是宋骁首先感谢转发我上一篇文章的同学，如今此号关注量勇超100，这是我仅凭一己之力难以达到的。所以你们的每一个转发、点赞我都十分感激。如果你们在数据方面有困难，可以留言联系我。谢谢你们！众所周知，R语言有三种主流操作语言rbase，极乐净土，data.table。初学者肯定头大无比，为何同样的数据操作任务有三个重复的轮子呢？呃这大概就是开源的副作用吧。rbase使用大量讨厌的$符号和难受
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2023-09-23 10:05:29
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近年来，代谢组学成为生命科学领域的“宠儿”，许多相关分析技术也越来越成熟，在代谢组学研究研究中，我们将各种分析技术统称为代谢组学分析平台，今天就和小析姐一起看看这个平台中都有哪些常用的仪器设备吧。 代谢组学(metabonomics/metabolomics)是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式，是系统生物学的组
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2023-11-06 19:23:05
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# 转录组与代谢组关联分析：使用R语言的Pearson方法
转录组和代谢组分析是现代生物学研究中的重要组成部分。转录组分析能够揭示基因在特定时间和情况下的表达情况，而代谢组分析则提供了细胞代谢物的全面视图。将这两者结合进行关联分析，可以帮助我们更好地理解生物过程及其动态变化。
本文将介绍如何使用R语言进行转录组与代谢组的Pearson相关性分析，并给出相应的代码示例。
## 1. Pears
1.基因共表达网络分析（Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, WGCNA）：基因共表达网络是基于基因间表达数据的相似性而构建的网络图，图中的节点代表基因，具有相似表达谱的基因被连接起来形成网络。通过构建基因共表达网络，可以深入探讨基因间的相互作用关系并挖掘核心基因（hub gene）2.高通量测序：高通量测序技术（High-throughput
百趣代谢组学资讯：代谢组学（Metabonomics/Metabolomics）是继基因组学和蛋白质组学之后发展起来的新兴的组学技术，是系统生物学的重要组成部分，研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。代谢组学是对某一生物体组份或细胞在一特定生理时期或条件下所有代谢产物同时进行定性和定量分析，以寻找出目标差异代谢物。可用于疾病早期诊断、药物靶点发现、疾病机理研究及疾病诊断等。国内外研究
时光荏苒，不知不觉已毕业2时间有余，虽然从事技术行业，但是在工作中时常发觉自己的专业技术知识是捉襟见肘，这个对于一个技术开发者着实有点尴尬。反思之余，着实觉得还得从根基下手。c/c++作为高级语言中"最低级"的语言，根基当然是从这里下手咯。于是，我决定从K&R的c语言程序设计开始。。。 序言。也就是c语言程序设计的入门知识。此章c语言的基础知识进行了一个概述：首先是程序的基本语法结构
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2023-08-23 17:45:50
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2021 Jul 21的European Respiratory Journal。IF:16.672。知识点 LC-MS 非靶向代谢组技术简介代谢组学是直接研究生物体受基因和蛋白调控的所有代谢物的变化规律和功能的科学，是探究生物现象结果的科学，代谢组学 研究一方面可以发掘一些新的分子标志物，另一方面通过与蛋白质组学、基因组学数据的联动分析，可以从原因和结果两方面分 析生物体的内在变化，将系统生物学
文章目录MIMOSA2： 基于微生物组和代谢组数据的整合分析MIMOSA2的工作原理MIMOSA2分析的主要步骤软件部署我们来看看MIMOSA2究竟做了什么？运行计算模式1：基于Greengenes OTU的结果和EMBL模型模式2：基于Greengenes OTU和AGORA模型模式3：基于ASV和EMBL模型模式4：基于ASV和AGORA模型结果说明表格1: 微生物对代谢物的贡献表格表格2：
主成分分析（PCA）是一种无监督降维方法，能够有效对高维数据进行处理。但PCA对相关性较小的变量不敏感，而PLS-DA（偏最小二乘判别分析）能够有效解决这个问题。而OPLS-DA（正交偏最小二乘判别分析）结合了正交信号和PLS-DA来筛选差异变量。本分析主要用于代谢组学中差异代谢物的筛选。数据集液相色谱高分辨质谱法（LTQ Orbitrap）分析了来自183位成人的尿液样品。sacurine li
