s代谢组及临床信息关联分析办法
代谢组学工作中的困难问题和建议
代谢组学工作中的困难问题和建议1. 引言1.1 概述代谢组学是一种研究生物体在特定条件下产生的代谢物（如蛋白质、小分子有机物等）的组合和变化规律的方法。
它通过高通量技术获取大量的代谢产物数据，并结合统计学和生物信息学方法进行分析和解读，从而揭示生命活动的基本特征和潜在机制。
然而，在实际应用中，代谢组学工作常常面临一些困难问题，例如数据处理与分析困难，样本采集与保存难题以及生物信息学技术的瓶颈。
1.2 文章结构本文将首先介绍代谢组学工作中所面临的困难问题，并对其进行详细探讨。
接着，我们将提出一些建议和解决方案，旨在克服这些困难并改进代谢组学工作效率。
除此之外，我们还将分享一些实践经验和案例分析，以帮助读者更好地理解和应用这些建议。
最后，我们将对当前这一领域进行展望，并讨论未来代谢组学的发展方向。
1.3 目的本文的目标是全面分析代谢组学工作中的困难问题，并提出相应的解决方案。
通过对这些问题的深入讨论和分析，我们希望能够帮助研究者更好地开展代谢组学研究，并为相关领域的人员提供一些实用的指导和参考。
同时，我们也希望引起更多人对代谢组学领域的关注，进一步推动该领域的发展和应用。
2. 代谢组学工作中的困难问题2.1 数据处理与分析困难在代谢组学研究中，数据处理和分析是一个复杂且耗时的过程，面临以下困难问题：首先，原始代谢组学数据通常较为庞大，包含了大量的样本信息和代谢物测量结果。
处理这些数据需要高度的技术和计算能力来进行预处理、质控、特征提取、归一化以及统计分析等步骤。
其次，选择适当的统计方法和算法也是一个挑战。
不同样本间的差异较大，并且代谢物之间可能存在复杂的关联关系，如共变性、互相影响等。
因此，在选择合适的统计模型时需要考虑这些特点并确保其稳定性和可靠性。
另外，缺乏通用的数据标准化和归一化方法也是一个问题。
由于不同实验室、平台或技术所获得的数据存在差异，如峰识别漏报、噪音干扰等，因此建立标准化方法非常重要。
代谢组学数据处理方法主成分分析
代谢组学数据处理方法主成分分析一、本文概述1、代谢组学概述代谢组学，作为一门新兴的交叉学科，致力于系统性地研究生物体系内所有低分子量代谢物（分子量通常小于1000 Da）的定性和定量分析。
代谢组学的主要目标在于理解生物系统在受到内部遗传和外部环境因素扰动时，其代谢产物的动态变化规律。
这些代谢物不仅是基因表达调控的终端产物，而且是环境因子对生物体产生影响的直接体现。
因此，代谢组学的研究在疾病诊断、药物研发、营养学、环境科学等多个领域具有广泛的应用前景。
代谢组学的研究方法主要包括样本的采集与预处理、代谢物的提取与分离、代谢物的检测与鉴定，以及代谢数据的处理与分析。
其中，数据处理与分析是代谢组学研究中不可或缺的一环。
由于代谢组学数据通常具有高通量、高维度、小样本、多噪声等特点，因此如何有效地处理和分析这些数据，从中提取出有用的信息，是代谢组学研究的关键所在。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）作为一种经典的数据降维和可视化方法，在代谢组学数据处理中得到了广泛的应用。
PCA通过正交变换将原始数据转换为一系列线性无关的表示，即主成分。
这些主成分按照方差大小进行排序，能够反映原始数据中的主要变化和趋势。
通过PCA分析，研究者可以在降低数据维度的保留数据中的主要信息，从而更加直观地理解数据的内在结构和规律。
PCA还可以用于识别数据中的潜在模式、异常值以及不同样本之间的相似性和差异性。
在代谢组学数据处理中，PCA的应用不仅有助于降低数据维度、消除噪声和冗余信息，还可以提高数据分析的准确性和效率。
PCA还可以与其他多变量统计分析方法相结合，如聚类分析、判别分析等，以进一步挖掘代谢组学数据中的潜在价值和意义。
因此，掌握PCA方法在代谢组学数据处理中的应用，对于深入理解代谢组学数据的内在规律和推动代谢组学研究的发展具有重要意义。
2、代谢组学数据的特点与挑战代谢组学，作为系统生物学的一个重要分支，旨在全面、定量地分析生物体系内所有小分子代谢物的动态变化。
代谢组学的研究方法和研究流程
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主要内容
• 定义 • 概述 • 特点 • 研究方法 • 研究流程
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定义
代谢组学（metabonomics）是指通过组群指标分 析，进行高通量检测和数据处理，研究生 物体整体或组织细胞系统的动态代谢变化， 特别是对内源代谢、遗传变异、环境变化 乃至各种物质进入代谢系统的特征和影响 的学科。
4. 上述内源性化合物的知识可以被用于/2
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代谢组学的研究方法
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代谢产物分析4个层次
代谢物靶标分析。对个别特定组分分析。 代谢轮廓分析。对预设组分的分析。 代谢组学。特定样品中所有代谢物分析。 代谢指纹分析。比较代谢物指纹图谱。
真正意义的代谢组学研究。 预处理和检测技术需满足高 灵敏度、高选择性和高通量 的要求。需要对获得的数据 进行解析。
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代谢组学研究流程
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代谢组学各分析流程技术
样品的提取
自动进样 样品预处理
化合物的分离
检测及鉴定
数据分析与可 视化，建模与 仿真
固相微萃取 固相萃取 亲和色谱
气相色谱 液相色谱 毛细管电泳
光谱 质谱 核磁共振 电化学
生物信息学 化学信息学 化学计量学 计算生物学
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目前最常用的分离分析手段是： 气相色谱与质谱联用(GC—MS) 液相色谱与质谱联用(LC—MS) 毛细管电泳与质谱联用(CE—MS) 核磁共振(NMR)
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GC-MS
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代谢组分析报告
代谢组分析报告引言代谢组分析是一种研究生物体代谢的方法，通过测量生物体内的代谢产物，可以了解其生命活动的状态和变化。
本报告将介绍代谢组分析的步骤和方法，并以一个假设的案例进行分析。
步骤一：样本准备在进行代谢组分析之前，需要准备生物体样本。
样本可以是血液、尿液、组织等。
在本案例中，我们选择了人体血液样本。
步骤二：样品处理为了提取样品中的代谢产物，需要进行样品处理。
处理过程包括离心、冻融等步骤，以获取纯净的代谢产物。
步骤三：样品测定样品处理完成后，可以进行样品测定。
测定可以使用质谱仪等设备，通过测量样品中代谢产物的质量和相对丰度来获得数据。
步骤四：数据分析在得到代谢组数据后，需要进行数据分析。
数据分析可以采用统计学方法，如主成分分析、聚类分析等。
通过分析数据，可以发现生物体代谢的变化和差异。
步骤五：结果解读根据数据分析的结果，可以对代谢组进行解读。
解读过程需要结合生物学知识和相关文献，解释代谢的意义和可能的生理状况。
步骤六：结论最后，根据对代谢组的分析和解读，我们可以得出结论。
结论可以是对生物体状态的评估，对疾病的诊断，或对治疗的指导。
案例分析：血液代谢组分析在本案例中，我们对一位健康志愿者的血液样本进行了代谢组分析。
通过样品处理和测定，我们获得了丰富的代谢组数据。
在数据分析中，我们发现样本中某些代谢产物的丰度呈现明显的差异。
通过解读这些差异，我们认为该健康志愿者可能患有糖尿病。
这一结论是基于该志愿者血液样本中糖类代谢产物的异常丰度。
然而，为了确诊糖尿病，还需要进一步的临床检查和评估。
代谢组分析只是一个辅助手段，不能用于疾病的确诊。
结论代谢组分析是一种研究生物体代谢的重要方法。
通过对代谢组的分析和解读，可以了解生物体的代谢状态和变化。
然而，在进行代谢组分析时，需要注意数据的解读和结论的推断，不能仅凭代谢组数据进行疾病的确诊和治疗。
希望本报告对代谢组分析的理解和应用有所帮助。
参考文献： 1. Smith A, et al. Metabolomics: the use of mass spectrometry to analyze small-molecule metabolites. Adv Proteomics Bioinform. 2013;6(1):23-34. 2. Johnson CH, et al. Metabolomics: beyond biomarkers and towards mechanisms. Nat Rev Mol Cell Biol. 2016;17(7):451-459.。
代谢组学分析技术及数据处理技术
代谢组学分析技术及数据处理技术随着生物学、医学和生态学等领域的快速进步，代谢组学探究逐渐成为一个热门领域。
代谢组学是一种系统地探究生物体内代谢产物组成及其在生物过程中的变化规律的科学方法，它对于理解和诠释生物体在不同状态下代谢反应的变化具有重要意义。
代谢组学分析技术及其数据处理方法的应用为我们提供了深度了解生物体的代谢状态和相关的生物途径提供了有力的工具。
代谢组学的分析技术包括质谱技术、核磁共振技术和色谱技术等。
其中，质谱技术是最常用的代谢组学分析方法之一。
质谱技术可以通过检测生物样品中代谢产物的质量和分子结构来分析代谢物的组成和浓度。
在质谱技术中，液相色谱质谱联用技术（LC-MS）和气相色谱质谱联用技术（GC-MS）是常用的分析方法。
液相色谱质谱联用技术通过将样品先进行分离，然后通过质谱技术进行检测分析。
气相色谱质谱联用技术则是将样品气化后进行分离，并通过质谱技术进行分析。
这些技术在代谢组学探究中可以对代谢产物的种类进行广泛的检测和量化。
除了质谱技术，核磁共振技术也是常用的代谢组学分析方法之一。
核磁共振技术可以通过分析样品中代谢产物的电子自旋共振行为来确定代谢物的组成和浓度。
核磁共振技术的优势在于其对样品中不同代谢物的定量和定性分析均有良好的表现。
此外，核磁共振技术在代谢组学探究中还可以用于对代谢路径的分析和代谢物的动力学探究。
在代谢组学分析过程中，数据处理技术起着关键作用。
代谢组学数据处理包括预处理、特征提取和统计分析等步骤。
预处理是指对原始数据进行处理，以消除由于仪器噪声、样品变异或其他干扰因素引起的误差。
常用的预处理方法包括去峰和去背景校正。
特征提取是指从预处理后的数据中提取与样品代谢状态相关的信息。
代谢组学数据的特征提取方法包括主成分分析、偏最小二乘判别分析和聚类分析等。
统计分析是依据特征提取后的数据对代谢物进行分类、聚类或差异比较的过程。
统计分析方法包括双样本t检验、方差分析和受体操作特征分析等。
代谢组学的研究方法与应用
代谢组学的研究方法与应用代谢组学是一门研究生物体内代谢物质（如小分子有机物、无机物等）变化规律的学科，通过分析生物体内代谢物的种类和数量变化，揭示代谢途径、代谢网络以及其与生物体功能的关联。
代谢组学的研究方法和应用日益受到科学家们的关注，本文将主要介绍代谢组学的研究方法和其在生物医药、农业科学等领域的应用。
一、代谢组学的研究方法代谢组学的研究方法主要包括样本采集、代谢物分析、数据处理和模式识别等环节。
1. 样本采集在代谢组学研究中，样本的选择和采集十分重要。
常用的样本包括血液、尿液、组织和细胞等。
合理的样本选择能够更好地代表生物体内代谢情况，从而提高研究结果的准确性。
2. 代谢物分析代谢物分析是代谢组学研究的关键环节。
常用的代谢物分析技术包括质谱、核磁共振、色谱等。
质谱技术主要用于鉴定和定量代谢物，核磁共振则可以提供代谢物的结构信息，色谱则常用于分离和纯化代谢物。
3. 数据处理代谢组学数据通常具有大量的信息，需要进行合理的数据处理。
数据处理包括数据清洗、归一化、峰识别等步骤。
通过这些处理，可以减少噪声的影响，提取有用的信息。
4. 模式识别模式识别是代谢组学研究中的重要环节，通过比较和分析样本间的代谢物差异，可以发现代谢物与生物功能之间的关联。
常用的模式识别方法包括主成分分析、聚类分析、偏最小二乘判别分析等。
二、代谢组学在生物医药领域的应用代谢组学在生物医药领域有着广泛的应用，包括疾病早期诊断、疾病发生机制研究、药效评价等方面。
1. 疾病早期诊断代谢组学可以通过检测代谢物的变化，帮助医生及时诊断疾病。
例如，某些代谢物的浓度变化可以与疾病的发生和发展相关联，通过分析这些代谢物的水平可以实现对疾病的早期诊断。
2. 疾病发生机制研究代谢组学可以揭示疾病的发生机制。
通过比较疾病患者和正常人或不同疾病患者的代谢物差异，可以发现与疾病发生相关的代谢途径和信号通路，为疾病的治疗提供新的靶点和策略。
3. 药效评价代谢组学可以在药物研发过程中发挥重要作用。
代谢组学分析
代谢组学分析谷购犁近日在科学、技术、工程领域组织了一次调研。
研讨会从各个方面总结了有关新兴的代谢组学技术，就其本质、局限性以及可能的应用方向进行了深入的探讨。
1. 什么是代谢组学代谢组学(Metabolomics)是研究与生物体代谢相关的组分变化的综合方法，可以用于对机体状态的定量描述、分离和识别代谢物以及进行相关性和关联性分析。
本质上，代谢组学使用物质分析技术，建立了特定组织或细胞中代谢物种类、含量以及细胞功能和调控状态之间的关联关系，用以研究肿瘤、组织发育和功能失常等疾病的分子机制，也可用于重大疾病的早期诊断。
2. 代谢组学的主要原理代谢组学的核心原理是利用高灵敏的色谱技术和质谱技术精确检测、鉴定和定量分析生物样品中的代谢物，通过识别同国生物样品中的代谢物来可靠的诊断和预测疾病，进而完成诊治。
色谱技术可以准确可靠的识别、定量分析和分离复杂的生物样品中的每一个代谢物及其同位素，通过质谱技术可以更准确的识别、定量分析和监测生物样品中的分子构型，提高代谢组学信息的准确性和可靠性。
3. 代谢组学在疾病诊治中的应用代谢组学技术与传统医学分析相比，拥有一系列优势，例如快速、灵敏、对系统性变化的分析响应灵敏、成本较低等，已被广泛应用于各种重大疾病的治疗和诊断，例如用于诊断脑损伤、心脏病以及肿瘤等疾病，并用于更好地预测患者病情状况，有助于揪出早期诊断、选择最佳治疗方案以及提前预防都更容易发挥作用。
4. 代谢组学技术的局限性由于代谢物的来源类型多样，代谢物的种类多，性质复杂，这就要求代谢组学技术必须具备很高的灵敏度、准确性和特异性，否则无法准确的鉴定出调控网络中的所有代谢物。
此外，始终贯穿于代谢组学整个诊治过程的统计学分析也是一项容易出错的技术，如果算法出错，则可能会导致诊疗中出现差错。
s代谢组及临床信息关联分析方案
“s代谢组及临床信息关联分析方案”我们要明确这个方案的目的。
简单来说，就是通过对s代谢组数据的深入分析，挖掘出与临床信息相关的生物标志物，为疾病的早期诊断、疗效评估和疾病进展监控提供有力支持。
一、方案设计1.数据收集（1）s代谢组数据：包括样本的代谢物谱、代谢物浓度等信息。
（2）临床信息：包括患者的年龄、性别、疾病类型、病程、治疗方案等。
2.数据预处理为了确保分析结果的准确性，我们需要对收集到的数据进行预处理：（1）代谢组数据预处理：包括数据清洗、缺失值填充、归一化等。
（2）临床信息预处理：包括数据清洗、数据转换等。
3.数据分析（1）代谢组数据分析：通过主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）等方法，对代谢物谱进行降维和分类。
（2）临床信息分析：通过相关性分析、t检验等方法，筛选出与代谢物谱相关的临床指标。
4.关联分析将代谢组数据与临床信息进行关联分析，挖掘出具有诊断价值的生物标志物。
具体方法如下：（1）基于机器学习的关联分析：利用随机森林、支持向量机等方法，构建代谢组数据与临床信息之间的关联模型。
（2）基于网络分析的关联分析：通过构建代谢物-临床指标网络，探索代谢物与临床指标之间的关联关系。
5.结果验证与优化通过独立样本验证、交叉验证等方法，对关联分析结果进行验证和优化。
二、实施步骤1.数据收集与预处理（1）收集s代谢组数据：与实验室合作，获取代谢物谱、代谢物浓度等信息。
（2）收集临床信息：与临床医生合作，获取患者的年龄、性别、疾病类型、病程、治疗方案等。
（3）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、缺失值填充、归一化等。
2.数据分析（1）代谢组数据分析：利用PCA、PLS-DA等方法，对代谢物谱进行降维和分类。
（2）临床信息分析：通过相关性分析、t检验等方法，筛选出与代谢物谱相关的临床指标。
3.关联分析（1）基于机器学习的关联分析：利用随机森林、支持向量机等方法，构建代谢组数据与临床信息之间的关联模型。
代谢组学数据分析的使用教程
代谢组学数据分析的使用教程随着科学技术的不断进步，代谢组学在生命科学中扮演着越来越重要的角色。
代谢组学通过分析生物体内代谢产物的变化，了解生物体的代谢状态，从而揭示疾病的发生机制、鉴定潜在的生物标志物等。
本教程将介绍代谢组学数据分析的基本步骤，以帮助读者快速上手这一领域的研究工作。
第一步：数据预处理在进行代谢组学数据分析之前，第一步是对原始数据进行预处理。
这个过程包括质量控制、峰识别和峰对齐等。
质量控制主要是检查数据的可信度，排除掉存在问题的样本。
峰识别是将原始数据中的代谢峰进行标记，以便后续的定量和统计分析。
峰对齐是将不同样本间的代谢峰进行对齐，消除由于批次效应、仪器偏差等原因引起的变异。
第二步：定量分析在完成数据预处理之后，接下来是进行定量分析。
定量分析是计算每个代谢物在各个样本中的相对浓度或峰面积。
这一步骤常用的方法包括面积积分法和峰高积分法。
面积积分法是将峰的面积作为代谢物的浓度指标，峰高积分法则是将峰的高度作为浓度指标。
定量分析结果将提供每个代谢物在不同样本间的变化情况，为后续的统计分析奠定基础。
第三步：统计分析在代谢组学研究中，统计分析是不可或缺的一部分。
统计分析旨在寻找差异显著的代谢物，并为后续的生物信息学分析提供依据。
常用的统计方法包括t检验、方差分析、偏最小二乘判别分析等。
通过对代谢物的统计分析，可以揭示不同组别间代谢物水平的差异，进而找到与疾病相关的生物标志物。
第四步：生物信息学分析生物信息学分析是代谢组学数据分析中的重要环节。
生物信息学分析通过将代谢物与基因、蛋白质、途径等进行关联，揭示代谢物在生物体内的功能和代谢途径。
常见的生物信息学方法包括代谢物注释、代谢网络分析、富集分析等。
通过生物信息学分析，可以进一步了解代谢物与疾病之间的关联机制和潜在的治疗靶点。
第五步：结果解读和报告撰写最后一步是对分析结果进行解读和报告撰写。
在解读结果时，需要结合相关文献和背景知识，对差异显著的代谢物进行功能注释和生物学解释。
代谢组数据分析方法
代谢组数据分析方法
代谢组数据分析是对代谢产物（包括小分子代谢产物和蛋白质代谢产物）在生物体内的组成和变化进行统计和分析的方法。
下面是几种常见的代谢组数据分析方法：
1. 统计分析：使用统计学方法对代谢组数据进行描述性统计和推断统计分析，例如平均值、标准差、方差、t 检验、方差分析等。
2. 多变量分析：使用多变量统计学方法对代谢组数据进行降维和聚类分析，例如主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）、聚类分析、热图可视化等。
这些方法可以帮助发现潜在的代谢差异和样本分类。
3. 生物标志物鉴定：通过比较不同样本组之间的差异，使用假设检验和多重假设校正方法来寻找与特定生理状况或疾病相关的代谢标志物。
4. 通路分析：利用代谢组数据进行代谢通路分析，可以通过构建代谢网络和代谢通路图，挖掘特定通路的功能异常或代谢途径的重要组成成分，从而加深对生物学过程的理解。
5. 机器学习方法：利用机器学习方法对代谢组数据进行模式预测和分类，例如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、人工神经网络（ANN）等。
这些方法可以用于建立预测模型，比如预测疾病风险或治疗反应。
以上是几种常见的代谢组数据分析方法，不同的方法可以根据具体的实验设计和分析目的来选择和应用。
同时，随着技术的进步，代谢组数据分析方法也在不断发展和完善。
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肠道菌群16s宏基因组及代谢组关联分析方案
一、项目简介
1.1多组学关联分析概述
对多组学进行关联分析主要包括跨组学相关性分析以及基于机器学习算法的组合型生物标志物发现和多组学数据的深度挖掘。
其中，对于跨组学相关性分析目前主要由4部分组成，分别是：
（1）基于参考文献和数据库的关联分析；
（2）基于代谢通路分析的关联分析；
（3）基于交互作用的关联分析；
（4）基于统计方法的关联分析。
在基于统计方法的关联分析中，不仅包含了基于相关性的整合分析，如皮尔森相关性分析(PearsonCorrelation)、斯皮尔曼秩相关性分析(SpearmanRankCorrelation)等，而且还有基于数据拼接的整合分析、基于多变量的整合分析（如典型的O2PLS分析）和基于代谢通路（pathway）的整合分析。
图1.多组学关联分析示意图
1.2肠道菌群16srRNA测序
核糖体是细菌唯一的细胞器，是蛋白质合成的场所，它的沉降系数是70s，在适当条件
下解离成50s和30s两个大小亚基，两个亚基都含有RNA和蛋白质。
rRNA按沉降系数分3种，分别为5s，16s和23s。
5s和23srRNA基因在50s亚基中，16srRNA在30s亚基中，它们是核糖体不可缺少的成分。
16srRNA基因是细菌染色体上编码rRNA相对应的DNA序列，存在于所有细菌的染色体基因组中。
16srRNA基因约由1540个核苷酸组成，并含有多个拷贝
（即转录单位），如大肠杆菌K12染色体基因组中含7个16srRNA拷贝，而在一般情况下，细菌的其他结构基因都是单拷贝的。
细菌16srRNA基因序列由保守区和可变区组成，两者互相交错排列。
编码rRNA基因与细菌整个基因组的变化相比，有高度的保守性。
由于16srRNA基因核苷酸序列总长度适宜，结构完整，更便于对细菌进行各种研究。
设计一对引物，以16srRNA为靶分子在适当条件下进行PCR扩增，便得到扩增后的16srRNA
片段，对片段进行测序，序列与基因库中的片段比对，便得知未知菌与基因库中其他菌的相
似性，从而完成对菌的鉴定。
1.3代谢组(metabolome)
代谢组(metabolome)是指某个时间点上一个细胞所有代谢物的集合，尤其指在不同代谢
过程中充当底物和产物的小分子物质，如脂质、糖、氨基酸等，可以揭示取样时该细胞的生
理状态。
人体由上万亿个不同类型的细胞组成，它们具有潜在不同的组织细胞代谢组。
基因
和蛋白质主要是为细胞发生的活动做准备，在活动中大部分实际上是发生在代谢物上，如信
号转导、能量转移、细胞间通信都受代谢物调控。
从整体上看，基因和蛋白表达紧密相连，
但代谢物的实时变化更密切地反映出细胞所处的环境，该环境依赖于细胞所摄取的营养状况、
所接触的药物和污染物以及其它影响细胞健康的外在因子情况。
总之，转录组学告诉人们细胞中可能发生的变化行为，蛋白质组学告诉人们细胞中正在发生的变化行为，而代谢组学是研究生物样品，尤其是尿液、唾液和血液中的代谢物谱(主要是指含有哪些代谢物、丰度和分布状况等)变化规律，告诉人们细胞中行为发生以后的状况。
1.4样本信息
xx粪便样品，分疾病组和对照组，分别测得16srRNA宏基因组和代谢组的数据，以及客户提供的各种临床指标的数据，现针对16srRNA、代谢组以及临床指标数据进行关联分析。
物种名称：小鼠
数据来源：16srRNA宏基因组，代谢组，临床指标
1.5分析内容
数据分析包括：相关性分析，Scatterplot分析，代谢物来源及其相关性分析，临床
指标PERMANOVA分析，宏基因（宏转录/蛋白）及代谢物互作网络构建。
二、数据分析方案
2.1相关性分析
通过使用pearson或者spearman相关性分析方法，将经过16SrRNA宏基因组学分析得到的差异显着性菌群数据与代谢组学分析得到的差异显着性代谢物数据进行关联分析，其中颜色越红表示菌群与代谢物间的正相关性越强，颜色越蓝表示菌群与代谢物间的负相关性越强，相关性P值小于0.05的数据在图形中用"*"标记，示例结果如下（具体颜色等可根据实际情况进行调节）：
图2.相关性分析热力图
2.2Scatterplot分析
为了进一步验证相关性系数分析得到的相关性的真实性，需要对菌群和代谢物进行散点
图分析，从而帮助去除假阳性的强相关作用，示例结果如下：
图3.菌群与代谢物相关性分析scatterplot
2.3代谢物来源及其相关性分析
通过对代谢物进行来源性分析，主要分成三类：肠道菌群来源性代谢物，人与肠道菌群
共同来源性代谢物、人体自身代谢物。
对代谢物进行斯皮尔曼等级相关性分析，选取具有显
着性相关作用的代谢物进行相关性展示。
其中，红色原点是在疾病组中富集的差异显着性代
谢物，绿色方块是在疾病组中降低的差异显着性代谢物，标记了红色外框的代谢物是研究中
发现的潜在生物标记物。
此外，根据斯皮尔曼等级相关性系数大小进行不同代谢物-代谢物
间的相关性连接，在该图中，红色线条表示rho≥0.9，粉色线条表示0.9＞rho≥0.8，黄色线条表示0.8＞rho≥0.7，蓝色线条表示0.7＞rho≥0.6，海蓝色线条表示0.6＞rho≥0.5，灰色线条表示rho≤-0.5。
(备注：对于菌群-菌群，菌群-代谢物都可以使用多种类似的相关性网络图展示相关性结果)
4.代谢物来源及其相关性分析图
2.4临床指标PERMANOVA分析
PERMANOVA分析表明临床指标的变化（红色标记，p-value<0.05）显着性地改变人体的
肠道菌群和代谢物轮廓谱。
其中groups的p-value<0.05表明分组的合理性。
表1.临床指标PERMANOVA分析结果
2.5宏基因（宏转录/蛋白）及代谢物互作网络构建
我们将差异基因与差异蛋白同时通过metscape，metmapR等构建调控网络，该网络基于数据库、实验、文献等已有知识构建，可能能够帮助挖掘出未知的功能代谢通路，阐述新的调控机理。
图5.差异显着的16s宏基因/宏转录本/蛋白与差异显着的代谢物调控网络构建。