基于质谱成像数据的生物信息学分析

● 代谢物组学数据质量分析

● 主成分分析

● 差异表达代谢物统计分析

● 差异代谢物KEGG通路分析

● 差异表达代谢物聚类分析

● 差异表达代谢物建模分析

代谢组学研究中使用的高通量方法会产生大量代谢分析相关数据, 这就需要采用生物信息学的方法进行处理。利用强大的成像分析软件和数据库对代谢组学数据知识进行深度挖掘和全面分析，从质谱原始数据出发，进行峰对齐、峰面积提取、总离子流归一化，差异峰ROC分析、Segmentation聚类分析、Classification疾病建模分析。检索METLIN数据库和 HMDB 数据库等；两组比较时，应用 SCiLS Lab、MetaboAnalysis软件进行多维统计分析和单维统计分析，包括PCA、PLS-DA、OPLS-DA、以及KEGG通路富集分析，确保提供全面精准的代谢组学分析结果。