当前位置: 首页 > news >正文

代谢组数据分析(二十六):LC-MS/MS代谢组学和脂质组学数据的分析流程

禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!

在这里插入图片描述

文章目录

    • 介绍
    • 加载R包
      • 依赖包
      • 安装包
      • 加载需要的R包
    • 数据下载以及转换mzML
    • 数据预处理
    • 代谢物注释
    • LipidFinder过滤
    • MultiABLER数据预处理
      • 过滤
      • 补缺失值
      • 对数变换
    • 数据标准化
    • 下游数据分析
    • 总结
    • 系统信息
    • 参考

介绍

LC-MS/MS(液相色谱-串联质谱)分析在代谢组学和脂质组学中扮演着至关重要的角色。整个分析流程从样本的采集和提取开始。首先,需要从生物样本中提取代谢物或脂质,这一步骤通常涉及使用特定的溶剂和方法来分离目标化合物。接下来,提取的样本通过液相色谱系统进行分离,该系统能够根据化合物的化学性质(如极性和分子大小)对其进行分离。分离后的化合物随后进入质谱仪进行检测,质谱仪通过测量离子化后的化合物的质量/电荷比(m/z)来识别和定量这些化合物。

在质谱分析过程中,峰识别是一个关键步骤,它涉及到从质谱数据中识别出特定的峰,这些峰对应于特定的化合物。通过序列分配,可以将这些峰与已知的化合物或数据库中的条目进行匹配,从而实现化合物的鉴定。随后,特征注释步骤将这些识别出的化合物与数据库中的信息进行关联,以获取更多关于这些化合物的详细信息,如其生物功能或参与的代谢途径。

最后,为了确保数据的可靠性和可比性&

相关文章:

  • 【请关注】ELK集群部署真实案例分享
  • Jenkins:自动化流水线的基石,开启 DevOps 新时代
  • Node.js 全栈技术栈的开发者,Web3 面试题
  • 项目练习:element ui 的icon放在button的右侧
  • gin 常见中间件配置
  • GO+RabbitMQ+Gin+Gorm+docker 部署 demo
  • 核函数:解锁支持向量机的强大能力
  • 基于Python学习《Head First设计模式》第二章 观察者模式
  • JVM——JVM运行时数据区的内部机制是怎样的?
  • API异常信息如何实时发送到钉钉
  • JVM学习(六)--垃圾回收
  • Go 即时通讯系统:日志模块重构,并从main函数开始
  • LangChain-结合GLM+SQL+函数调用实现数据库查询(二)
  • 3D Gaussian splatting 06: 代码阅读-训练参数
  • AI视频工具和推荐
  • Linux系统配置网络优先级
  • NodeJS全栈开发面试题讲解——P6安全与鉴权
  • Android studio进阶开发(七)---做一个完整的登录系统(前后端连接)
  • 论文阅读笔记——Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset
  • vscode实用配置
  • 肥东房产网/关键词优化的软件
  • 常设中国建设工程法律网站/手机如何制作网站教程
  • 网页制作培训多少钱一天/移动网站如何优化排名
  • 做服务网站/百度发视频步骤
  • wordpress 国家列表/优化设计三年级下册数学答案
  • 做分析图用的地图网站/网站优化软件费用