代谢组学 样本量估算
样本量估算
样本量估算1.单因素二水平设计定量资料的非劣效性检验时样本量的估算1.1计算公式：非劣效性检验应当采用单侧的检验水准α，假定允许的第二类错误概率不超过β，则非劣效性检验每组需要的样本含量为：22211)/()(2θδβα-+=--L S u u n （1-1）[1]2221）/（)(2δβαe s z z n n ?+==（1-2）[2]1.2式中各参数代表的意义，n 为每组样本含量，α-1u 、β-1u 为单侧标准正态离差界值，S 为估计的共同标准差，L δ为非劣界值，且L δ＜0，θ为试验组与对照组总体均值差值的估计值。
说明：单因素二水平设计定量资料的非劣效性检验时样本量的估算公式与上式完全类似，只需将非劣界值L δ（L δ＜0）替换成优效界值u δ（u δ＞0）即可。
1.3例题：某利尿新药拟进行Ⅱ期临床试验，与阳性药按1:1的比例安排例数，考察24h 新药利尿量（ml ）是否不差于阳性药。
根据以往的疗效和统计学的一般要求，取α=0.05，β=0.20，非劣效界值L δ=﹣60ml ，已知两组共同标准差S =180ml ，假定新药与阳性对照药总体利尿量的差值θ=﹣20ml ，问每组需要多少病例？将05.01-u =1.645，20.01-u =0.845，s=180，L δ=﹣60，θ=﹣20代入公式，得：22211)/()(2θδβα-+=--L S u u n =2（1.645+0.845）2×1802/（﹣60﹣（﹣20））2≈251.1，取n=252，即每组需要252例。
2.单因素二水平设计定性资料的非劣效性检验时样本含量的估算2.1计算公式：非劣效性检验应当采用单侧检验，检验水准为α，假定允许的第二类错误概率不超过β，试验组与对照组总体率的差值为C T ππθ-=（T π、C π未知时可用样本频率估计），两组的平均有效率为2/)(C T πππ+=，非劣界值为u δ＜0，则在两组样本含量相等的情况下，非劣效性检验每组需要的样本含量为：2211)/()1()(2θδππβα--+=--L u u n （2-1）[1]2合合221/）-1（)(2δβαp p z z n n +==（2-2）[2]说明：单因素二水平设计定性资料的优效性检验时样本含量的估计公式与式（2-1）完全类似，只需将非劣界值L δ（L δ＜0）替换成优效界值u δ（u δ＞0）即可。
代谢组学研究方案
代谢组学研究方案一、研究背景和目标。
咱为啥要搞这个代谢组学研究呢？就是想知道身体里那些小小的代谢物都在干啥，它们就像身体这个大工厂里的小零件，虽然小，但每个都可能影响着我们的健康或者一些特殊的生理现象。
我们的目标呢，就是把这些小零件都找出来，看看它们的变化规律，就像探秘身体里的一个小宇宙一样。
二、样本选择。
1. 样本类型。
首先得选对样本啊。
如果是研究某种疾病，那就从患者身上取样本呗。
血液是个不错的选择，它就像身体的快递员，到处运输着各种代谢物，能反映很多身体的信息。
尿液也很好，就像身体的废水处理站排出来的东西，里面也藏着不少代谢的秘密。
要是研究某个器官的代谢，比如说肝脏，那就取点肝脏组织，不过这可得小心点，毕竟肝脏是个重要的家伙。
2. 样本采集。
采集血液的时候呢，要找专业的医护人员来做。
像从静脉采血，就像轻轻从身体的“小河”里取点水一样。
要注意采集的量，不能太多也不能太少，太多了对身体不好，太少了又不够研究。
对于尿液的采集，要告诉被采集者正确的采集方法，可不能把脏东西混进去了，不然就全乱套了。
三、样本处理。
1. 预处理。
把样本拿到手之后，可不能直接就开始分析。
血液得先离心，就像把血液里的“乘客”（细胞）和“货物”（血浆或者血清里的代谢物）分开。
尿液可能要过滤一下，把那些大的杂质去掉，就像给尿液做个小清洁。
2. 代谢物提取。
然后就是把代谢物从样本里提取出来。
这就有点像从矿石里提炼金子一样。
可以用有机溶剂，像甲醇之类的，把代谢物从血液或者组织里“拉”出来。
这个过程得小心控制条件，温度啊、时间啊都很重要，不然可能会把代谢物弄坏了，那就前功尽弃了。
四、分析方法。
1. 色谱法。
色谱法就像一个超级分类器。
比如说液相色谱（LC），它能把不同的代谢物按照它们在流动相和固定相之间的分配系数的不同，像把一群小动物按照大小排队一样，一个一个地分开。
气相色谱（GC）呢，适合分析那些容易挥发的代谢物，就像把一群爱飞的小昆虫分开一样。
代谢组学的数据分析技术
代谢组学的数据分析技术摘要：代谢组学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，是系统生物学的组成部分。
其研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。
先进分析检测技术结合模式识别和专家系统等计算分析方法是代谢组学研究的基本方法。
文章主要综述了将代谢组学中的图谱、数据信息转换为相应的参数所采用的分析方法。
关键词：代谢组学；数据分析方法代谢组学是以代谢物分析的整体方法来研究功能蛋白如何产生能量和处理体内物质，评价细胞和体液内源性和外源性代谢物浓度及功能关系的新兴学科，是系统生物学的重要组成部分，其相应的研究能反映基因组、转录组和蛋白组受内外环境影响后相互协调作用的最终结果，更接近反映细胞或生物的表型，因此被越来越广泛地应用。
而代谢组学的数据分析包括预处理和统计分析方法，多元统计分析方法主要分为两大类：非监督和监督方法，非监督方法包括主成分分析PCA；聚类分析CA等；监督方法包括显著性分析、偏最小二乘法等，本文就是主要综述代谢组学图谱信息转化为参数信息所采用的数据分析方法。
1预处理数据的预处理过程包括以下：谱图的处理；生成原始的数据矩阵；数据的归一化以及标准化处理过程。
针对实验性质、条件以及样品等因素采用不同的预处理方法。
在实际应用过程中，预处理可以通过实验系统自带的软件如XCMS软件。
进行，因此一般较容易获得所需的数据形式。
2数据分析方法2.1 主成分分析PCA是多元统计中最常用的一种方法，它是在最大程度上提取原始信息的同时对数据进行降维处理的过程，其目的是将分散的信息集中到几个综合指标即主成分上，有助于简化分析和多维数据的可视化，进而通过主成分来描述机体代谢变化的情况。
PCA 的具体过程是通过一种空间转换，形成新的样本集，按照贡献率的大小进行排序，贡献率最大的称为第一主成分，依次类推。
经验指出，当累计贡献率大于85％时所提取的主成分就能代表原始数据的绝大多数信息，可停止提取主成分。
核磁共振代谢组学样品处理数据分析Protocol
1H-NMR 代谢组学样本处理——双相提取法细胞1.收集细胞，1500rpm/min，5min，4℃离心，弃上清2.预冷PBS洗两次，1500rpm/min，5min，4℃离心。
3.将细胞转移至2mlEP管中，PBS润洗离心管，对应转移。
4.小离心机2000rpm/min，5min，4℃离心，弃上清（尽量倒干净，倒扣用纸吸干）。
5.-80℃/液氮保存（1年）6.向各管细胞沉淀中加入预冷甲醇：氯仿=2:1, 900ul，涡旋混匀（最大转速）10min。
7.细胞超声破碎仪，超声3s/次，共3次，中间间隔3s（冰上操作）。
8.加入300ul预冷氯仿。
9.加入540ul预冷miniQ水，涡旋混匀（最大转速）10min，冰上静置10min。
10.13000rpm，20min离心，体系分为三相，即上层水相+甲醇；下层为氯仿；中间为未裂解细胞和细胞碎片以及蛋白质。
11.分别取上层水相和下层有机相于不同的EP管中，可-80℃/液氮保存。
12.下层有机相氮吹和上层水相氮吹后冻干。
13.冻干后每管加入500ul重水，涡旋混匀5min。
14.水相12000g/min，5min，4℃离心；有机相200g/min，5min，4℃离心。
15.取上清加入核磁管中，送样检测。
组织1.称取20~200mg冰冻组织，并准备预冷甲醇、氯仿、miniQ水。
2.将冰冻组织置于玻璃管内，按体积加入4ml/g甲醇和0.85ml/g水到组织样品中，超声破碎样品并涡旋混匀。
3.加入2ml/g氯仿，再次涡旋混匀2min，静置2min。
4.加入2ml/g氯仿和2ml/g水，再次涡旋混匀。
5.将样品置于冰上或冰箱中静置15min后，1000g，15min，4℃离心（如无明显分层，则再次离心）。
6.将上层水相与下层氯仿相分别转移到玻璃管中，氮吹后-80℃/液氮保存。
7.真空低温冻干样本后，马上检测。
8.若不立即进行检测，则将水相提取物储存于-80℃，将脂相提取物保存于氘代有机溶剂中（主要为降低氧化反应），并储存于-80℃（但最好不要超过3天）。
浅谈最常用的代谢组学分析方法
代谢组学是一门对某一生物或细胞所有低分子质量代谢产物（以相对分子质量<1000的有机和无机的代谢物为研究核心区）进行分析的新兴学科。
生物样本通过NMR、GC-MS、LC-MS等高通量仪器分析检测后，能产生大量的数据，这些数据具有高维，少样本、高噪声等复杂特征，同时代谢物多且代谢物之间联系密切，因此从复杂的代谢组学数据中确定与所研究的现象有关的代谢物，筛选出候选生物标记物成为代谢物组学研究的热点和难点。
代谢组学分析数据用于统计分析时，数据集通常为一个N ×K 的矩阵（X矩阵），N表示N个样本数，每一行代表一个样品，K表示K个变量，每一列代表一个变量，在代谢组学中变量通常是指代谢物含量。
常用的分析方法如图1所示：数据分析方法单变量分析多变量分析差异倍数分析显著性检验无监督分析有监督分析PLS-DAPCAOPLS-DA图1 代谢组学常用的数据分析方法单变量分析单变量分析方法仅分别分析单个变量，不考虑多个变量的相互作用与内在联系。
具有简单性、易应用性和可解释性。
但是无法基于整体数据对所测样品的优劣、差异进行综合评价和分析。
（1）差异倍数分析差异倍数变化大小（Fold Change，FC）表示实验组与对照组的含量比值，可以快速考察各个代谢物在不同组别之间的含量变化大小。
（2）显著性检验p值即概率，反映某一事件发生的可能性大小，用于区分该变量是否具有统计显著性，通常认为p<0.05具有统计显著性。
常用的检验方法有t-test、方差分析（Analysis of Variance，ANOVA），但是由于代谢组学的变量较多，必要时需要进行多重假设检验，对p值进行校正，减少Ⅰ类错误，降低假阳性。
多变量分析多变量分析方法能同时处理数百或数千个变量，并且能处理变量之间的相互关系。
利用变量之间的协方差或相关性，使原始数据在较低维空间上的投影能尽可能地捕获数据中的信息。
但是如果存在大量无信息变量可能会妨碍多变量分析的能力，无信息变量的数量越多，减少真阳性数量的效果就越显著。
医学研究中常见的样本量估算方法
医学研究中常见的样本量估算方法样本量计算是科研设计中非常重要的一个环节，通过随机抽样技术来选择研究对象，确定多少样本量至关重要。
样本量过少，可能会导致假设的问题无法回答，以至于整个研究功亏一篑；样本量过多，势必带来人力、物力、财力的额外消耗，产生不必要的困难和浪费。
本文主要介绍与样本量估算有关的因素及样本量计算过程。
1样本量估算需要考虑的因素样本量是根据事先确定的因素来估算的，影响样本量大小的因素有很多，常见的有以下几种。
1.1假设检验的方向研究假设是针对特定总体提出的、与主要研究目的有关的一种假定。
例如比较两种药物治疗高血压的疗效，通常会事先假定两组药物的疗效无差异（通常称为无效假设），然后在此假定下，收集数据计算统计量和P值，判断当前数据结果是否支持这一无效假定，如果有足够的证据可以推翻无效假设，就可以接受无效假设的对立面——备择假设，也就是认为两组药物疗效有差异。
在研究假设中，不同的假设方向会影响样本量大小，一般可分为单侧假设和双侧假设。
如比较A、B两种药物疗效，如果研究者不确定二者谁优谁劣，验证的是A¹B，这就是双侧假设。
如果研究者很明确A 的疗效一定高于B，或B的疗效一定高于A，验证的是A>B或B>A，这就是单侧检验。
单侧检验和双侧检验所需要的样本量不同，一般单侧检验所需样本量低于双侧检验。
如果研究者有100%的把握认为关联只有一个方向，那可以考虑单侧检验，但有时即使研究者认为不可能出现双侧关联，结果往往仍会出乎其意料。
所以比较稳妥的方法是采用双侧检验。
但是一定要注意，使用单侧或双侧检验是事先确定的，而不是数据收集分析后才临时改变。
1.2一类错误和二类错误任何研究，当根据数据做出结论的时候，总会面临一定的抉择错误。
例如，研究服用塞来昔布是否导致心血管事件风险的增加，可以接受无效假设，认为二者无关联；也可以接受备择假设，认为二者有关联。
不管做出何种结论，都有可能犯错误。
临床试验样本量估算
样本量估算（二）：随机对照试验（两组均数）比较的样本量计算方法2020-07-16 18:54“样本量估算周一见”系列每周一呈现，敬请关注，本周展示的是医学研究最常见的两组均数比较样本量比较方法。
一、研究实例随机对照试验研究:探讨中西医结合治疗治疗女性膀胱过度活动症。
采用完全随机的方法将研究对象分为两组（中西医结合组和西医组），结局指标为排尿症状的评分预计西医对照组排尿症状评分的平均值为7.08±1.36分，中西医结合治疗组使用药物后预计降低1.2分，二者方差相似。
双侧检验，α为0.05，两组样本量比值1:1（即两组病例数相等），把握度（检验效能）1-β=90%，求需要多少样本量？二、样本量估算方法•案例解析:本案例比较的是某药物A治疗女性膀胱过度活动症，其结局指标为排尿症状评分，为定量数据，定量结局往往探讨的是2组或多组均数有无统计学差异。
本例为2组均数的比较。
•计算公式•n代表每组样本量。
•Zα和Zβ需要查表。
一般α为0.05，且Z值为双侧，则Z0.05=1.96;β为单侧，把握度（检验效能）为0.9时，Zβ=1.28，把握度（检验效能）为0.8时，Zβ=0.84，一般把握度0.9较多见，但需要更多样本量。
本例中Zα和Zβ分别等于1.96和1.28。
•σ代表标准差，本例中σ=1.36。
•δ代表差值，即治疗组与对照组平均值的差值，本例中δ=1.2。
三、直接利用公式计算样本量四、PASS操作计算样本量1. 打开PASS 15软件后，在左侧菜单栏中找到Means---TwoIndependence Means---T-Test(Inequality)---Two-Sample T-Tests Asuming EqualVariance （方差齐）、Two-Sample T-Tests AllowingUnequal Variance（方差不齐）。
2.这个研究中，把握度为90%，即Power=0.90；α为0.05，即Alpha=0.05；两组样本量比值1:1，即Group Allocation为Equal(N1=N2)；μ1=5.88；μ2=7.08；标准差σ=1.36；其他为默认，点击Calculate。
代谢组学 样本量估算
代谢组学样本量估算代谢组学是研究生物体内代谢产物的组成和变化的科学领域。
通过分析生物体内的代谢产物，可以了解其生理状态、疾病发展以及与环境因素的相互作用。
在进行代谢组学研究时，样本量的选择是非常重要的，它直接影响到研究结果的可靠性和可重复性。
因此，在设计代谢组学实验时，需要进行样本量的估算。
本文将介绍一些常用的样本量估算方法。
1. 效应大小估算法考虑代谢物浓度变化与生理状态或疾病之间的关系。
根据先前的研究或者相似的数据，计算出代谢物浓度的效应大小（effect size）。
效应大小反映了变量之间的关系强度，可以作为样本量估算的依据。
一般来说，效应大小越大，样本量就可以越少。
2. 统计功效分析法统计功效分析是一种根据给定的显著水平、效应大小和样本量，来计算研究的统计敏感性和假阴性率的方法。
在代谢组学研究中，可以根据先前的研究或者预期的效应大小，选择一个适当的统计功效（通常在80%至90%之间），然后根据显著水平（通常为0.05）计算所需的样本量。
3. 相关性分析法如果研究中主要关注代谢物之间的相关性，可以使用相关性分析方法来估算样本量。
首先需要估算出代谢物之间的相关系数。
然后，根据所期望的相关系数、显著水平和统计功效，利用统计学方法计算所需的最小样本量。
4. 经验估计法在一些情况下，可以使用经验估计法来估算样本量。
这种方法基于已有的代谢组学研究或者其他相关领域的研究结果，通过检查文献中使用的平均样本量来确定自己研究中的样本量。
然而，需要注意的是，经验估计法只能作为样本量估算的参考，具体的研究设计还需要针对具体问题进行考虑。
总的来说，选择适当的样本量对于代谢组学研究的可靠性和可重复性至关重要。
根据研究目的、研究设计和预期结果的效应大小，可以使用不同的方法来估算样本量。
这些方法可以帮助研究者合理地确定实验的规模，并提高研究结果的信度和科学价值。
参考文献： 1. Xia J, Psychogios N, Young N, et al. MetaboAnalyst: a web serverfor metabolomic data analysis and interpretation. Nucleic Acids Res. 2009;37(Web Server issue):W652-660. 2. Luo Z, Li H, Pan Q, Fu J. A New Method for PowerEstimation of Metabolomics Study Based on Sparse Model Theory. Metabolites. 2020;10(2):57.。
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代谢组学样本量估算
【原创实用版】
目录
1.代谢组学简介
2.样本量估算的重要性
3.代谢组学样本量估算方法
4.代谢组学样本量估算的挑战与展望
正文
1.代谢组学简介
代谢组学是研究生物体内所有小分子代谢物的组成、变化和调控的科学。
它是一门跨学科的研究领域，涉及到生物学、化学、数学、计算机科学等多个领域。
代谢组学研究对于理解生物体的生理功能、疾病发生机制及药物研发等方面具有重要意义。
2.样本量估算的重要性
在代谢组学研究中，样本量估算是一个关键环节。
准确的样本量估算可以保证实验结果的可靠性和有效性，避免因样本量不足而导致的实验失败。
同时，合适的样本量可以减少实验成本和时间，提高研究效率。
3.代谢组学样本量估算方法
代谢组学样本量估算主要依据以下几个方面进行：
(1) 实验设计：根据实验目的和研究问题，选择合适的实验设计，如对照组、实验组、重复组等。
(2) 统计学方法：运用统计学方法，如功效和功效比，计算所需的样本量。
功效是指样本量与误差之间的权衡关系，而功效比则是实验组与对照组之间的功效差异。
(3) 代谢物浓度：考虑到代谢物的浓度差异，以及检测仪器的灵敏度和分辨率，合理估算样本量。
(4) 生物学变异：考虑到生物体间及生物体内代谢物的生物学变异，适当增加样本量以获得更为可靠的实验结果。
4.代谢组学样本量估算的挑战与展望
代谢组学样本量估算面临许多挑战，如代谢物种类繁多、浓度差异大、生物学变异复杂等。
此外，实验设计和统计学方法的选择也具有一定的不确定性。
因此，代谢组学样本量估算仍需要进一步研究和完善。
随着代谢组学技术的不断发展，样本量估算方法也将不断优化和改进。