非靶代謝組學資料分析如何篩選差異化合物？
非靶代謝組學資料分析中，篩選差異化合物是一個關鍵步驟，它可以幫助我們識別在不同條件或處理下有顯著差異的代謝物，其一般步驟如下：
1.資料預處理：
包括基線校正、噪聲去除、缺失值處理、歸一化和對齊等。
2.特徵提取：
從原始資料中提取有代表性的特徵，如峰值、保留時間和質荷比。
3.統計分析：
使用統計方法（如t檢驗、ANOVA、Mann-Whitney U檢驗等）比較不同組之間的差異。這可以幫助確定哪些代謝物在不同組之間有顯著差異。
4.多變數分析：
如主成分分析（PCA）、偏最小二乘判別分析（PLS-DA）等，可以幫助識別哪些代謝物對組間差異貢獻最大。
5.差異化合物篩選：
基於統計分析和多變數分析的結果，選擇具有顯著差異的代謝物。通常，我們會設定一個p值閾值（如p<0.05）和一個效應大小閾值（如摺疊變化>2或<0.5）來篩選差異化合物。
6.鑑定差異化合物：
使用質譜資料庫和/或參考標準對篩選出的差異化合物進行鑑定。
7.生物學解釋：
對篩選出的差異化合物進行生物學解釋，如代謝途徑分析、功能富集分析等。
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