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Metabolomics

质谱原始数据经过 Compound Discoverer 进行峰提取、峰对齐、峰校正、标准化后可以得到正/负compounds 的定性/定量数据矩阵 共4个文件

广泛靶向代谢组

Metabolomics

  • 化合物预筛选

    • QC 样本由每个待测样本贡献相同体积液体混合而成，被多次检测；计算多次QC中每个 Compound 的 RSD (Relative Standard Deviation) 值，选取 RSD < 0.3 的化合物；如果一个样本中有超过70%的化合物 RSD < 0.3，说明 QC 稳定，代谢物峰面积可直接除以QC中均值进行标准化
    • 缺失值不能太多，最好选取>50%样本含有的化合物

  • 分别对正/负compounds进行PCA，展示研究采用的仪器和方法是否具有良好的稳定性和重复性

  • 对数据进行log转换与Par-scaling
  • 分别对正/负compounds的不同组间进行两两比较(e.g. A vs B)，筛选差异基因：t-test's p<0.05, OPLS-DA's VIP>1.05, Fold change (0.67~1.5)
  • 对差异基因进行通路分析：KEGG
  • 使用差异基因进行相关性分析...

参考

LCMS文件示例：https://www.bilibili.com/video/BV1rh411h7To/
代谢组学数据标准化：https://zhuanlan.zhihu.com/p/79373522
mzCloud 质谱库
液相色谱质谱分析 (LC-MS)