代谢组学数据处理方法_主成分分析
代谢组学方法在疾病诊断中的应用
代谢组学方法在疾病诊断中的应用医堂杂007年9月11日第87卷第34期NadMedJChina,~ember11.2007.V ol87.N0.34 代谢组学方法在疾病诊断中的应用蔡润策贾伟平代谢组学的概念最早由Nichdson等于1999年提出,其意义为对生物体在受到病理生理上的刺激以及某种基因修饰所带来的代谢物的动态变化进行研究,从而得到生物体代谢物随时间以及生化过程的变化而改变的信息….它主要关注小分子代谢物(MW<1000),包括糖,脂质,氨基酸,维生素等.核磁共振,色谱质谱是其主要的样品检测技术,模式识别是其主要的数据分析技术.虽然代谢组学应用于临床疾病诊断起步较晚,但与传统诊断方法相比已显示出它的强大优势,近年来发展迅速.本文就代谢组学方法在疾病诊断中的应用作以综述.一,代谢组学方法在疾病诊断中的应用范围1.先天性疾病:对于先天性疾病,既往主要依赖酶学检测,但耗时,耗力,检出率低.如尿黑尿酸病,早在300多年前就作为一组综合征报道,但机制一直不明,现Lindon等利用磁共振(Mm)技术分析病人尿液,发现尿中存在着大量的尿黑酸,追其根源为体内缺乏尿黑酸氧化酶,故酪氨酸不能彻底分解为延胡索酸和乙酰乙酸,使得中间产物——尿黑酸大量积聚,并从尿中排出,进一步研究证实这是一种常染色体隐性遗传性代谢性疾病.又如Co~tantinou等利用建立在氢谱磁共振('H-Mm)基础上的代谢组学方法研究苯丙酮尿症和枫糖尿症的诊断,发现两组病人与对照组相比主要是苯丙氨酸和支链氨基酸的含量不同.用主成分分析和偏最小二乘法判别分析建立的模型都可以将3组分开.从而建立了快速,无痛的新生儿代谢异常诊断方法.2.感染性疾病:细菌性脑膜炎是一种临床常见急症,是否能够对它作出快速而准确的诊断是决定其预后的关键因素.目前对它最敏感的常规检查是在脑脊液中发现病原微生物,但这项检查是比较耗时的.而快速检查(如脑脊液中淋巴细胞,蛋白质,葡萄糖测定及革兰染色等)又缺乏特异性和敏感性.在应用代谢组学方法快速诊断脑膜炎的研究中, Mui~n等采用H.MRI的方法分析正常人和各种类型的脑膜炎病人的脑脊液,通过主成分分析(PCA)可以将细菌性脑膜炎的脑脊液和正常人,病毒性脑膜炎及真菌性脑膜炎的脑脊液区分开来,从而可以指导抗生素的应用,缩短病程,改善预后.3.心血管疾病:冠心病的发病率逐年上升,虽然目前通用的x线血管造影法确诊率高,但创伤大,花费高,副作用多.Brindle等将x线血管造影明确诊断的病人进行分作者单位:2~233上海市第六人民医院上海市糖尿病研究所通讯作者:贾伟平,Email:呷**************2443?.综述.组,同时用NMR技术分析血清样本,结合模式识别技术建立了合适的模型.借助此模型,对于可疑病人诊断的灵敏度高达92%,特异性为93%.该模型还可能判别轻,中,重的严重程度和累及血管的数目.该方法具有最小限度的侵入性, 仅需几滴血液,就可利用磁共振指纹谱和计算机模式识别技术,判断出心脏病的严重程度.它优于传统的血管造影术,用于检测心脏病时具有快速,廉价,安全的优点且副作用少.识别心肌缺血对于诊断冠心病和选择,评价治疗方案都十分重要.sabatjne等在运用代谢组学方法诊断心肌急性缺血方面作出了尝试.他将18例经心肌灌注显像诊断为可诱导性心肌缺血的病人分配在试验组,18例心肌供血正常者分在对照组,用液相色谱质谱联机(LC/MS)分析两组在运动负荷试验前后的代谢产物,应用模式识别技术也实现了试验组与对照组的分离.并发现运动负荷前后两组代谢产物的变化趋势出现不一致,而变化最不一致的一组代谢物可能就是心肌缺血的生物标记物,其中有6种是柠檬酸循环的中间代谢物,提示可能与缺血时心肌的能量代谢异常有关.4.恶性肿瘤:肿瘤,特别是无症状的早期肿瘤,尤其需要借助于敏感性高的综合检测手段.代谢组学的出现为恶性肿瘤的早期诊断带来的契机.HoeU8等利用磁共振联合主成分分析对脑肿瘤组织进行检测,其中脑膜瘤诊断的准确率达85%,神经胶质瘤则为62%.Beckonert等用代谢组学方法研究乳腺癌,成功地将乳腺癌组织分为呈低度恶化,中度恶化和高度恶化3组.Odunsi等结合人血清的磁共振图谱和PCA的方法,不仅可以检测出上皮细胞卵巢癌, 还可以将卵巢癌病人和良性卵巢囊肿病人区分开.xu等¨们采用毛细管电泳方法,以尿中15种核苷浓度为数据矢量,用PCA法处理数据,对分别患有10多种癌症的68位癌症病人和54位正常人进行分类研究,识别率达72%.对用高效液相色谱法(HPLC)测定的206位正常人和296位肿瘤病人尿中15种核苷排放水平进行研究,也可得到类似的结果.5.内分泌代谢病:Yang等¨首次用代谢组学的方法研究2型糖尿病的诊断,他们用气相色谱分析2型糖尿病病人和正常人血浆中的各种脂肪酸,用PCA方法预分析得到的数据,确定胆固醇酯,游离脂肪酸和磷酯中的组分可用于分类,进一步采用直线判别分析确立的模型对2型糖尿病的识别率达96.2%,敏感性和特异性分别达85.3%和90.9%,由此推断出血清脂肪酸水平与2型糖尿病呈线性关系.二,疾病诊断中代谢组学的样品检测技术医堂壶!生!旦旦笙?卷第34期NatlMedJChina,September11.2007.V ol87.No.34 人的体液中包含着复杂的内源性代谢物信息,要提取出如此复杂的信息,就要应用先进的检测技术.目前核磁共振,色谱,质谱及联用技术是疾病诊断研究中的主要检测技术.1.磁共振(MRI):MRI检测所需样品量较少,不需要复杂的样品处理,且样品还可回收用于其他分析.所以它是应用代谢组学方法诊断疾病时最为常用的样品检测技术,而这其中H—MRI在疾病诊断的体液分析中占据着重要地位.如前面介绍的Constantinou等对先天性代谢异常疾病的研究,Muireann等对脑膜炎的研究,Sabatine等对急性心肌缺血的研究,Hoells等对脑肿瘤的研究,Beckonea等对乳腺癌的研究都不约而同地采用了H—MRI的方法.它能够实现对样品的非破坏性,非选择性分析,满足了代谢组学中的对尽可能多的化合物进行检测的目标,具有较好的重复性.2.气相色谱(GC):GC法广泛用于微量,痕量组分的分析.但是,GC受组分挥发性和热稳定性的限制,需对样品进行衍生化处理.Y ang等用毛细管柱气相色谱分析血清中各种脂肪酸的含量,为诊断2型糖尿病提供了一种新方法.Y amaguchi等在筛查过氧化物酶体功能紊乱的研究中,用气相色谱方法从尿液样品中成功分离并检测到多中有机酸,并据此实现了对3种过氧化物酶体紊乱疾病的快速诊断.3.HPLC法:此法因不受样品挥发性的约束,而适用范围较广,尤其适用于挥发性低,热稳定性差的物质.Y ang等在对肝癌诊断的研究中采用HPLC方法,实现了对尿样中核苷的代谢靶标分析和代谢轮廓分析,基于尿中l5种核苷的PCA方法对肝癌的诊断率为83%,显着高于传统的单个的肿瘤标志物AFP的诊断率(73%).应用此方法还可将肝癌病人和肝炎及肝硬化病人区分开,显着降低肝癌诊断的假阳性率.4.联用技术:质谱作为强有力的仪器分析手段,能够提供大量的分子结构信息.色谱技术为质谱分析提供了纯化的试样,质谱则可提供准确的结构信息,使样品的分离,定性,定量一次完成,且具有较高的灵敏度和选择性.目前在疾病诊断中常用的联用技术是气质联用(GC/MS)和液质联用(LC/MS).GC/MS技术分析速度快,灵敏度高,有利于微量物质的分析.Ohdoi等在研究Lesch—Nyhan综合征的诊断时,采用GC/MS技术检测尿样,并结合稳定同位素稀释法诊断率可达到93%,发现次黄嘌呤,黄嘌呤,鸟嘌呤明显上升,腺嘌呤则下降.还证实用此方法还可以将已经接受别嘌呤醇治疗的病人从正常对照者中辨别开来.LC/MS技术与GC/MS相比,优点在于样品预处理简单,无需衍生化,检测物质的范围更广.此法适合那些不稳定,不易衍生化,不易挥发或分子量较大的化合物.Kennya 等¨用液相色谱飞行时间质谱法研究先兆子痫的早期诊断和生物标记物,从病人组和对照组的血浆样品中检测到了数百种代谢物,用其中的3个主要的代谢物就可以将先兆子痫病人与相配对的对照者区分开,并且3种代谢物的高低一定程度上反映了病情的轻重,提示它们可能就是先兆子痫的生物标记物.磁共振是代谢物组学提出之初普遍采用的方法,色谱,质联及其联用技术是新近才在代谢组学中被广泛应用的的检测技术.MRI以其非破坏性和普适性已成为主要分析手段,但其缺点是灵敏度不高,对于浓度相差很大的成分无法同时分析,在复杂系统分析中尚有难度.而色谱质联联用技术具有较好的分离特性,灵敏度高,适合分析痕量组分, 但是质谱的离子抑制效应可能掩盖某些响应值较低的组分而造成一定的偏差.可见各种检测技术都各有其优势,采用不同的方法得到的代谢物组信息也可能有差异,所以最好的方法是同时采用多种检测技术,最终才能获得一个完整的, 全方位的代谢物图谱.三,疾病诊断中代谢组学的数据分析处理技术通过以上高通量检测技术得出的代谢物信息是海量的,必须借助数据分析处理技术才能实现对样本分类和判别的目的.疾病诊断中的数据分析技术主要是模式识别,它主要包括主成分分析和偏最小二乘法一判别分析.1.主成分分析法(PCA):PCA法是在运用代谢组学方法诊断疾病中最常用的模式识别方法.主成分(PC)是由原始变量按一定的权重经线性组合而成的新变量,第一个PC 包含了数据集的绝大部分方差.第二个次之,依此类推.据此,由前两个或三个PC作图,就可以直观地在二维或三维空间研究样本与变量的相互关系.如Constantinou等对苯丙酮尿症和枫糖尿症的研究,Muireann等对脑膜炎的研究,Sabatine等对心肌急性缺血的研究,xu等¨对恶性肿瘤的研究,Y ang等对2型糖尿病的研究中都采用了PCA方法,用PCA得分图均明确地将患病组与对照组区分开,并用PCA投影图提示了可能的疾病标志物.2.偏最小二乘法一判别分析(PLS—DA):偏最小二乘法是主成分分析,典型相关分析和多元线性回归分析3种分析方法的综合,具有这三者的优点.它与主成分分析法都试图提取出反映数据变异的最大信息,不同点在于主成分分析法只考虑一个自变量矩阵,而偏最小二乘法还有一个"响应"矩阵,因此具有预测功能19].Wang等.加用HPLC—MS的方法分析34例2型糖尿病病人和35名正常对照者的血清,得到83种磷酯,以它们为变量建立起的PCA图区分以上两组的正确率只有69.1%,将同样一组数据首先进行信号校正,然后在用PLS—DA的方法进行区分,准确率显着提高到了88.2%.代谢组学在疾病诊断中的应用已逐渐成为代谢组学研究的热点.运用代谢组学的方法诊断疾病具有快速,准确,费用低,创伤性小等优点.同时更重要的是通过代谢组学分析,可以发现多种与疾病相关的生物标记物和代谢途径,为阐明疾病的机制提供了一个强有力的武器.但同时代谢组学应用于疾病诊断也存在着不足,首先,目前尚无一种技术2007生11日第87卷第34期NadMedJChina.September11,2007.V0l87.Nn34 可以全面检测人体液样品的全部代谢物,无论是磁共振还是质谱技术都只能检测样品中的部分代谢物,一些具有生物意义的代谢物可能被忽略掉;其次,应用代谢组学方法诊断疾病要受到环境和生理变化的影响.诸如性别,年龄,饮食,健康状况,昼夜节律等的差异都可能影响分析结果,这给疾病的诊断带来困难,所以如何限定检测条件及开发更好的滤噪技术是十分重要的问题.相信随着代谢组学应用于疾病诊断的经验积累以及全面检测代谢物组的更高技术的开发,代谢组学在研究疾病发生机制及临床诊断中的地位将进一步确立,为疾病的诊治提供更大帮助.参考文献[1]NicholsonJK,LindonJC,HolmesE.Metabonomics:understandingthemetabolicresponsesoflivingsystemstopatho—physiologicalstimuliviamuhivariatestatisticalanalysisofbiol0gicalNMRspectroscopicdata.Xenobiotica,1999,29:l181一ll89.[2]LindonJC,NicholsonJK,EverettJR.NMRspectroscopyof bioffuids.AnnRepNMRSpectro.1999,38:l-7.[3]ConstantinouMA,PapakonstantinouE,SpraulM,eta1.H NMR—basedmetabonomicsforthediagnosisofinborneri'orsof metabolisminurine.AnalChimActa.2005.542:l69一l77. 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Metabolomics.20o5.3:4247.SurrmerLW,MendesP,DixonRA.PIantmetabolomics:large. sealephytochemistryinthefunctionalgenomicsera. Phytochemistry.20o3.62:817-836.GeladiP.KowalskiBR.Pattialleast—squaresregression:a tutoria1.AnalChimActa.1986.185:l—l7.WangC,KongHW,GuanYF,eta1.Plasnmphospholipid metabolicprofilingandbiomarkersoftype2diabetesmellitus basedonhigh?performanceliquidchromatography/electrospray massspectrometryandmultivariatestatisticalanalysis.Anal Chem.20o5.77:41084ll6.(收稿日期:2006.12-26)(本文编辑:李群)本刊"I临床医学影像''栏目征稿医学影像学检查是临床常用的诊断手段.影像学改变是病理改变的反映,但不同的病理改变往往有相似的影像学表现,这给诊断带来很大困难.为了促进临床影像诊断经验的交流和诊断,鉴别诊断水平的提高,中华医学杂志自2001年第1期开辟"临床医学影像"栏目,为特殊的,少见的,但具有临床启发意义的影像学表现提供一个展示园地,使局部的,个人的经验尽快地为广大临床医师借鉴,为临床医学影像诊断积累宝贵的第一手资料.本栏目是一个以图.读者.作者.编者.片展示为主的栏目,要求提供高质量的影像图片,图片必须清晰,对比度好,病变特征显示明确.每篇文章可提供2—4幅不同影像技术的图片,如X线,CT,磁共振成像,超声,核素显像或病理图片等.文字部分则宜简练,描述患者的简要病史,主要影像学表现,经病理或临床科学手段确定的最后诊断结果,不进行讨论,不引用参考文献,字数在400字以内.欢迎踊跃投稿.。
代谢组学技术
代谢组学技术代谢组学是一种新兴的研究领域，它将分子生物学、生物化学和生物信息学等多学科知识相结合，利用高通量技术对生物体内代谢产物的组成和变化进行研究。
代谢组学技术的应用范围非常广泛，包括药物研发、临床诊断、食品安全、环境监测等领域。
本文将从代谢组学技术的原理、方法、应用等方面进行介绍。
一、代谢组学技术的原理代谢组学技术的原理是通过对生物体内代谢产物的组成和变化进行分析，从而揭示生物体内代谢通路的变化和代谢物之间的相互作用。
代谢产物可以是小分子化合物、蛋白质、核酸等，其中以小分子化合物的研究应用最广泛。
代谢产物的组成和变化与生物体的生理状态密切相关，因此代谢组学技术可以用来研究生物体在不同生理状态下的代谢变化，例如疾病状态、药物作用、环境污染等。
代谢组学技术的研究对象主要包括代谢物组成分析、代谢物变化分析、代谢通路分析和代谢物作用机制分析等。
代谢物组成分析是指对生物体内代谢产物的种类和数量进行分析，例如利用质谱、核磁共振等技术对生物体内代谢产物进行定性和定量分析。
代谢物变化分析是指对生物体内代谢产物的变化进行分析，例如在不同生理状态下对代谢产物的变化进行比较分析。
代谢通路分析是指对生物体内代谢通路的结构和功能进行分析，例如通过代谢产物的组成和变化分析来揭示代谢通路的变化。
代谢物作用机制分析是指对代谢产物的作用机制进行分析，例如通过代谢产物的作用机制来研究药物的作用机制等。
二、代谢组学技术的方法代谢组学技术的方法包括样品处理、代谢产物分析和数据分析等步骤。
样品处理是代谢组学研究的关键步骤，它涉及到生物样品的采集、处理和保存等方面。
代谢产物分析是代谢组学研究的核心步骤，它涉及到代谢产物的分离、检测和定量等方面。
数据分析是代谢组学研究的重要步骤，它涉及到数据的预处理、质量控制和统计分析等方面。
下面将具体介绍代谢组学技术的方法。
1. 样品处理样品处理是代谢组学研究的关键步骤，它涉及到生物样品的采集、处理和保存等方面。
靶向代谢组学解决方案
靶向代谢组学解决方案
靶向代谢组学解决方案主要包括样品预处理、代谢物检测、数据分析和结果解释四个方面。
首先，样品预处理是靶向代谢组学研究中非常重要的步骤。
好的样品预处理可以避免干扰因子的影响，提高代谢物的检测灵敏度和检测准确性。
常见的样品预处理方法包括蛋白沉淀、液液萃取、固相萃取等。
其次，代谢物检测是靶向代谢组学研究的核心步骤。
现代高通量代谢物检测技术主要包括质谱和核磁共振。
质谱技术是指利用质谱仪对分子进行检测分析，包括质谱分析和质谱成像两种技术。
核磁共振则是通过检测分子内部核的信号来获取分子结构和信息。
第三，数据分析是靶向代谢组学研究中的关键步骤。
常见的数据分析方法包括标准差分析、主成分分析、偏最小二乘回归分析、群体分析等。
这些方法可以有效地提取代谢物的特征信息，区分正常和异常代谢状态，并鉴定代谢物的作用和功能。
最后，结果解释是靶向代谢组学研究的最终目的。
结果解释可以通过对代谢物的生物化学信息和病理学信息进行综合分析，进一步阐明代谢物在生理和病理过程中的作用和机制。
这有利于了解疾病的发病机制和病理生理学特征，为临床诊断和治疗提供科学依据。
总之，靶向代谢组学技术是一种新型的生物医学研究手段，其在疾病的诊断和治疗中具有重要的应用前景。
通过样品预处理、代谢物检测、数据分析和结果解释等环节的精细控制，可以实现对生理代谢和疾病代谢等方面的系统研究，为生物医学研究和临床诊疗提供科学依据。
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。
代谢组学数据处理方法主成分分析
6、总结与未来研究方向。
四、编写标题
标题：主成分分析在代谢组学数 据处理中的应用与探讨
五、引言
随着生物技术的不断发展，代谢组学作为一门新兴学科，已经在药物研发、 生物医药、环境科学等领域展现出巨大的潜力。代谢组学主要生物体内代谢产物 的变化，通过了解代谢产物的动态变化，可以深入探究生物体的生理状况、疾病 发生发展过程以及药物的作用机制。在代谢组学研究中，数据处理是非常重要的 一环。主成分分析（PCA）
在代谢组学研究中，数据的处理与分析是非常关键的一步，其目的是要从复 杂的生物样本中提取有用的信息，揭示生物体代谢的特征和规律。主成分分析作 为一种常用的数据分析方法，可以帮助我们简化数据结构，提取主要信息，提高 数据的可解释性。
2、主成分分析的原理
主成分分析（PCA）是一种基于统计学的方法，它通过正交变换将一组可能 相关的变量转化为一组线性不相关的变量，即主成分。这些主成分按照其方差的 大小进行排序，方差最大的主成分称为第一主成分，其次为第二主成分，以此类 推。PCA的核心思想是将数据降维，使得在最小失真的情况下，尽可能地提取出 数据中的主要信息。
二、输入关键词
关键词：代谢组学、数据处理、主成分分析、PCA、应用、原理、优缺点
三、整理思路
在阅读相关资料时，我们整理出以下主要内容： 1、代谢组学概述及其研究意义； 2、主成分分析的基本概念及在代谢组学数据处理中的应用；
3、主成分分析的原理及实现方式； 4、主成分分析的优缺点分析； 5、主成分分析在代谢组学数据处理中的应用实例；
作为一种常用的数据分析方法，已经被广泛应用于代谢组学领域。本次演示 将介绍主成分分析的基本概念、原理及其在代谢组学数据处理中的应用，同时对 主成分分析的优缺点进行分析，并探讨未来的研究方向。
肠道菌代谢组学分析
肠道菌代谢组学分析引言肠道菌代谢组学是研究肠道微生物群落与宿主代谢相互作用的重要领域。
肠道微生物群落中的菌群代谢产物可以直接或间接地影响宿主的健康状况，并参与调控多种代谢途径。
因此，分析肠道菌代谢组学是理解肠道微生物与宿主相互作用的关键步骤。
肠道菌代谢组学的分析方法肠道菌代谢组学的分析方法包括样品采集、代谢物提取、分析仪器的选择和数据分析等环节。
1.样品采集：–从人体肠道获取样品，可以通过直肠拭子、粪便等方法进行采集。
–采集样品时需要注意避免外源性污染，并保持样品的完整性和纯度。
2.代谢物提取：–代谢物提取是将样品中的代谢物从基质中分离出来的过程。
–常用的提取方法包括有机溶剂提取、固相萃取等。
3.仪器选择：–代谢物分析常用的仪器包括质谱仪、核磁共振仪等。
–质谱仪可以分析代谢物的质量和结构信息，核磁共振仪可以提供代谢物的化学位移信息。
4.数据分析：–数据分析是将代谢物的原始数据进行处理和解读的过程。
–常用的数据分析方法包括主成分分析、聚类分析、差异分析等。
肠道菌代谢组学的应用领域肠道菌代谢组学的应用领域非常广泛，涵盖了健康状况评估、疾病的诊断和治疗、营养调控等方面。
1.健康状况评估：–肠道菌代谢组学可以通过分析肠道微生物群落中的代谢产物，评估宿主的健康状况。
–例如，某些代谢产物的水平可以反映肠道菌群的稳定性和多样性，从而预测宿主的健康风险。
2.疾病的诊断和治疗：–肠道菌代谢组学可以与临床疾病相关联，并且可能成为疾病的早期诊断和治疗的标志。
–例如，某些代谢物的异常水平与肠道炎症、肠道肿瘤等疾病相关。
3.营养调控：–通过分析肠道微生物群落中的代谢产物，可以评估宿主对不同营养素的吸收和代谢能力。
–这有助于指导个体的膳食调整和个性化的营养干预。
肠道菌代谢组学分析的挑战和展望肠道菌代谢组学在研究领域具有广泛的应用前景，但也面临着一些挑战。
1.数据处理和解读的复杂性：–肠道菌代谢组学涉及大量数据的处理和解读，需要不断发展和改进的分析方法。
代谢组学
软件：MATLAB version7.10 主成分分析（PCA） 相关性分析：Pearson相关性系数 马尔距离：MD＝
结果与讨论
1H NMR分析 LCMS分析
标准品的NMR和LCMS响应值
样品LCMS-LCMS信号的相关性 生物学样品NMR-LCMS信号的相关性
1H
NMR分析
样品NMR-NMR信号的相关性
将取准后的蕃茄样品NMR信号强度进行相关性分析来
鉴定品系数据矩阵中有相关的NMR信号。 相关系数|r| ≥ 0.8→有相关 1008个NMR谱峰， >30000相关（置信区间α＝3.0%）
理论上不同样品中同一化合物显著相关，如蕃茄样中
的葫芦巴碱（A）、蔗糖（B）、柠檬酸（C）证明这 点。
前言
NMR和LCMS是代谢学研究的常用的技术手段。
将同一样品的NMR和LCMS谱图分析获取的代谢组学数据
统计结合，这就可以了解同一代谢物的光谱及其性质的关 系。
相关性分析是一种统计学方法，可用于建立一生物系统代
谢物信息的相互关系。 在本文中， 利用1H NMR和精确质量液相—四极杆飞行时 间质谱（LS- QTOF-MS）技术分析50种蕃茄栽培品种成熟 果实的代谢谱图。
Thank you
樱桃番茄与牛肉番茄和圆番茄的代谢差异较大，牛肉
番茄和圆番茄的代谢相似
标准品的NMR和LCMS剂量效应
六种标准品在两种方法的计量效应关系。 在NMR中，仪器响应是呈线性关系（所有共振和被测的
代谢物，相关性系数均值为1）。 新型MS检测范围更广，本实验中，其检测响应在母离子 强度达到20000个/扫描时呈线形的
氯原酸不但与其特异异 构体还和其衍生物高度 相关→蕃茄中有一系列 的氯原酸衍生物；可鉴 定复杂混合物中生物化 学高度相关的化合物； 显著（r>0.8）的LCMSLCMS相关不仅在同一代 谢物中还在化学相关的 代谢物中。 氯原酸 II (353 m/z at 14.9 min)—677 m/z at 40.7 min = [三氯原酸 acid 苯丙氨酸 (164 m/z) (341 —165 m/z) m/z —387 = 2nd m/z = [蔗糖 of +HCOOH [phenylalanine H]-, II - H]-, 677 m/z at蔗糖 39.4 min = [三氯原酸 I -isotope H]-, 515 m/z at 30.7 min =H]-, III - H]-, 683m/z =at [蔗糖 蔗糖 - H]-, [二氯原酸 515 m/z 28.6 + min =[二氯原酸 II - H]-, 515 m/z at [phenylalanine - NH3H]684 Im/z = 353 2nd isotope of [ 蔗糖 + 蔗糖 - IH]-, 27.9 147 minm/z= = [二氯原酸 - H]-, m/z at 13.2 min =[ 氯原酸 - H]-. 1,025 m/z= [蔗糖 + 蔗糖 + 蔗糖- H]-
什么是主成分分析精选全文
可编辑修改精选全文完整版主成分分析（principal component analysis, PCA）如果一组数据含有N个观测样本，每个样本需要检测的变量指标有K个, 如何综合比较各个观测样本的性质优劣或特点？这种情况下，任何选择其中单个变量指标对本进行分析的方法都会失之偏颇，无法反映样本综合特征和特点。
这就需要多变量数据统计分析。
多变量数据统计分析中一个重要方法是主成份分析。
主成分分析就是将上述含有N个观测样本、K个变量指标的数据矩阵转看成一个含有K维空间的数学模型，N个观测样本分布在这个模型中。
从数据分析的本质目的看，数据分析目标总是了解样本之间的差异性或者相似性，为最终的决策提供参考。
因此，对一个矩阵数据来说，在K维空间中，总存在某一个维度的方向，能够最大程度地描述样品的差异性或相似性(图1)。
基于偏最小二乘法原理，可以计算得到这个轴线。
在此基础上，在垂直于第一条轴线的位置找出第二个最重要的轴线方向，独立描述样品第二显著的差异性或相似性；依此类推到n个轴线。
如果有三条轴线，就是三维立体坐标轴。
形象地说，上述每个轴线方向代表的数据含义，就是一个主成份。
X、Y、Z轴就是第1、2、3主成份。
由于人类很难想像超过三维的空间，因此，为了便于直观观测，通常取2个或者3个主成份对应图进行观察。
图（1）PCA得到的是一个在最小二乘意义上拟合数据集的数学模型。
即，主成分上所有观测值的坐标投影方差最大。
从理论上看，主成分分析是一种通过正交变换，将一组包含可能互相相关变量的观测值组成的数据，转换为一组数值上线性不相关变量的数据处理过程。
这些转换后的变量，称为主成分（principal component, PC）。
主成分的数目因此低于或等于原有数据集中观测值的变量数目。
PCA最早的发明人为Karl Pearson，他于1901年发表的论文中以主轴定理（principal axis theorem）衍生结论的形式提出了PCA的雏形，但其独立发展与命名是由Harold Hotelling于1930年前后完成。
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◇专论◇中国临床药理学与治疗学中国药理学会主办CN 3421206/R ,ISSN 100922501E 2mail :ccpt96@ 2010May ;15(5):481-4892010203211收稿 2010204224修回E 2mail :ajiye333@hot 代谢组学数据处理方法———主成分分析阿基业中国药科大学药代动力学重点实验室&代谢组学研究室,南京210009,江苏摘要 代谢组学在生命科学领域得到了越来越广泛的应用并展现出良好的前景。
代谢组学分析产生的含有大量变量的数据难以用常规方法进行分析,如何正确分析和解释代谢组学的数据是研究的关键。
本文主要介绍了在代谢组学数据分析中占主导地位的主成分分析基本方法,旨在加强代谢组学数据分析的基础知识并规范数据分析的方法。
关键词 代谢组学;主成分分析;偏最小二乘投影关联分析;偏最小二乘投影判别分析;正交偏最小二乘投影分析中图分类号:R969.1文献标识码:A文章编号:100922501(2010)0520481209代谢组学(metabolomics 或metabonomics )是“后基因组学”时期新兴的一门学科,“代谢组学”一词虽然常以“metabonomics ”或“metabolo 2mics ”出现,但多数学者通常并不对其加以严格区分,绝大多数情况下这两个词被认为包含了等同的意义。
根据研究的内容、目的、偏重点和对代谢组学的认识不同,代谢组学被赋予了不同的英文名称,如代谢物分析(metabolite p rofiling )、代谢谱分析(metabolic profiling )、代谢指纹谱分析(metabolic fingerp rinting )等;根据分析的目标化合物不同,还可以分为目标化合物分析(targeting analysis )和(无设定目标的)全谱分析(non -tar 2geting analysis )。
无论采用了哪种名称和说法,代谢组学的研究对象都是体内“代谢组”(metabo 2lome ,即生物样本、系统、组织或细胞中小分子化合物的总称)。
不管采用哪种测定方法,应用代谢组学技术都可以测定到许多内源性化合物的定性/定量信息。
这些信息在输出的谱图上表现为许多信号峰,在色谱质谱图上表现为不同保留时间出现色谱峰,在核磁共振谱图上表现为不同化学位移处的色谱信号。
每个信号峰都既包含了检测分子的定性/结构信息,也包含了定量信息。
以气相色谱-质谱检测为例,样品中的分子经过数十米长的石英毛细管色谱柱色谱分离后在色谱图上的不同时间出现,输出的总离子流图上的每个色谱峰都包含该物质定性信息(质谱图)和定量信息(峰高或峰面积),图1。
对于特定化合物来说,其定性信息就是该化合物的特征谱图和色谱保留时间,是化合物鉴定的基础;其定量信息就是该化合物的色谱响应强度,如峰高、峰面积,是定量比较不同样品或组别之间差异的基础。
中国药科大学药物代谢动力学重点实验室&代谢组学研究室副研究员,主要从事药物代谢动力学、代谢组学、代谢性疾病发病机制、与代谢相关的药效或药物毒性的分子机制等方向的研究。
·184· 由于每分析一个样品都出现大量(通常数百甚至数千个)色谱峰,这些色谱峰包括氨基酸、脂肪酸、脂、小分子有机酸、核苷、嘌呤化合物、氨类化合物、糖醇类化合物、神经递质,还有许多暂时无法鉴定的分子。
无论是来源于气相色谱-质谱(GC/MS )、液相色谱质谱(L C/MS )、核磁共振(NMR )波谱,最终所得到的定量数据都将构成一个如表1所示的数据集,该表第一列为样品名/观测对象(observation );第一行为色谱峰/化合物(即检测变量,variables )或特定保留时间(MS 数据)或特定化学位移(NMR 数据),对应之处为色谱定量数据。
这样每个样品的特征就由同一行中的众多定量数据所决定,而各个样品之间或者各组样品之间差异的程度取决于上述定量数据。
然而,由于数据量非常大,采样常规统计分析方法既难以发现样品之间或各组之间的异同,也难以发现样品中的哪些变量(分子)造成上述差异。
因此代谢组学数据需要特殊方法加以分析。
通常情况下,可以采用主成分分析(也称模式识别)、聚类分析、神经元网络分析等方法进行分析,其中应用最为广泛的是主成分分析方法[1]。
由于主成分分析方法比较抽象,并不为许多代谢组学研究者所熟悉,本文希望用最简洁、易懂的语言介绍主成分分析的原理和常规分析方法。
图1 G C/T OFMS 测定血浆和血清的总离子流图A :plasma ;B :serum.The compounds were identified as :1,Pyruvate ;2,Alanine ;3,Hydroxy -acetate ;4,Lactate ;5,3-Hydroxy 2butyrate ;6,Valine ;7,Urea ;8,Isoleucine ,Proline ;9,G lycine ;10,Serine ;11,Threonine ;12,Pyroglutamate ;13,Creatinine ;14,Phenylalanine ;15,G lutamine ;16,glutamate ;17,Citrate ;18,G lucose ;19,Uric acid ;20,Linoleic acid ;21,Oleic acid ;22,Trypto 2phan ,stearate ;23,gamma -Tocopherol ;24,Cholesterol.1 主成分分析的原理下面就以表1数据为基础介绍主成分分析方法的原理。
假如该组数据中样品数为n ,检测到的色谱峰/或变量数为m 。
那么,这个原始数据表的几何含义就代表了在一个m 维空间中分布着n 个点,每个样品的位置由其对应的一组变量(矢量)所确定。
因代谢组学可以检测许多色谱峰/变量,m 数目通常很大,由此原始数据产生的数学模型无法直观地发现样品或组别之间差异,这时就可以考虑用投影的方法对上述(多维空间)模型进行降维处理以化繁为简。
主成分分析是一种基于投影技术的数据分析方法[2]。
在模型计算时首先利用最小二乘法原理找到一条直线使所有样品距离该直线的残差平方和最小,而投影在此数轴方向的矢量平方和最大,那么该直线方向也就体·284·Chin J Clin Pharmacol Ther 2010May ;15(5)现了样品间最大差异,由此得到第一个主成分(PC1);在此基础上,沿着与前一个主成分直线垂直方向找到其次差异最显著的直线,得到第二个主成分(PC2),如此反复。
通过这种方式,抛弃细小的、无序的差异,保留最大的、有序的差异,最终得到只有少数几个主成分的数学模型,并使数据变得简单并容易理解和展示。
这里以二维空间为例介绍主成分分析的方法。
如图2所示:数据分布在一个二维空间中,但显然,若以原有的横轴或纵轴为主成分方向,所有样品点距离它们的残差平方和不可能最小,在这两个方向上也没有实现各样品在横轴或纵轴投影的方差最大,因此也就不能很好地表现该组数据最大差异特征。
为了最大限度地体现数据的分布特征,所选择的直线必须包含各点的在该数轴上投影的最大方差,如图2所示能体现数据最大方差的应为直线PC1(新X 轴),假设数据的重心(坐标原点)在O 点,数据点Pi 在直线PC1上的投影点为OMi ,所有样品在PC1上的投影数据的总方差最大,由下式计算:S 2=|OM 1|2+|OM 2|2+…+|OM i |2而所有样品距离PC1方差和为最小,由下式计算:Sd 2=|P 1M 1|2+|P 2M 2|2+…+|P i M i |2表1 代谢组学数据表图2 主成分的计算和分析原理示意图主成分的计算即是逐次寻找直线使所有样品距离该直线的最小二乘方差和最小、样品投影到PC1上的方差和最大。
经过一次计算后,产生的新数据为[|OM 1|、|OM 2|…|OM i |],这组数据包含了原始数据中的最大部分特征信息,称作第一主成分。
除此之外,因为仍有部分重要信息未被包含进来,可再找一条与第一主成分垂直的一维直线,选取方差最大那条进行数据投影即PC2(新Y 轴),得到第二主成分和数据[|ON 1|、|ON 2|…|ON i |]。
甚至第三、第四个主成分。
根据对模型的不同要求,一般说来选取的前面几个主成分,使其对总体方差的累计贡献率达到80%以上即可。
但对于需要进行准确描述/预测的特殊模型该比例要适当提高。
由上可知,主成分是原始变量按一定的权重·384·中国临床药理学与治疗学2010May ;15(5)线性组合之后而产生的新变量,这些变量具有如下特征:(1)每个主成分通常代表了一类具有相似特征的变量并体现了它们的综合特点;(2)第一个主成分包含了原始数据的最大差异,第二个之成分次之,以此类推;(3)这些主成分所在的直线都是相互垂直(正交)。
通常情况下用前面少数几个主成分即可最大限度地描述/解释数据特点/结构。
这样依据前两个或三个主成分做出平面或三维图,就可以直观地表现原始数据所代表的样本状态。
通过主成分分析所得到的图谱中,每一个样本在主成分图上的位置纯粹由不同色谱峰/变量的定量数据所决定。
而具有相似病理、生理状态的样本往往含有相近浓度的代谢产物,因而出现在主成分图的相近位置,反之亦然。
2 数据的权重值得重视的是,代谢组学数据在进行主成分分析之前,常需要对数据进行适当权重/转换。
因为代谢组学数据中所含有的变量通常取值范围大、变异也大。
如果直接采用主成分分析这种最大化差异投影的方法,往往造成绝对数值大、变异较大的变量在模型拟合中的贡献占主导地位,而绝对数值范围小、变异小的变量对模型的贡献也小。
为了消除这种偏重,可以对数据进行合理的权重(weighting)或缩放(scaling)。
虽然有多种权重的方法,但主成分分析以等方差法(UV,u2 nit variance)最为常用。
其方法是先计算每一个检测变量的标准偏差(standard deviation,Sk),获得权重因子为Sk的倒数(1/Sk),然后对此变量乘以1/Sk进行权重。
经过如此权重后使每个变量均具有相同的方差,不造成对变量的歧视,有利于数据的分析和比较。
在成功地“均方差”后,再计算每个变量的平均值,用每个变量数据减去该平均值就可以使数据均匀分布在0轴附近,这个过程称作平均值中心化(mean-centering)。
数据经过上述两个步骤处理后通常可以提高模型的有效性和预测能力。
以Simca-P软件为例,上述的数据预处理过程是其默认方式。
该软件还提供了其它权重方法,详见有关参考书籍。