代谢组学

代谢组学是对某一生物或细胞在一特定生理时期内所有低分子量代谢产物同时进行定性和定量分析并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的一门新学科。其是系统生物学的一个分支，研究对象为分子量1500以内的小分子物质。

背景介绍

古诗有云：“四时有代谢，卉物互相逾。红者方蕊萼，白者已芬敷。”当你走山间小路，低头看见绿油油的小草或者是五颜六色的野花，轻轻一嗅，鼻中充满醉人的清香。相信你肯定惊叹于大自然的鬼斧神工，不过，你是否知道，这些五彩缤纷、气象万千的表型的产生，都是代谢组的功劳！作为距离生物表型最近的组学，它能够提供生物学的终端信息，其重要性不言而喻。

虽俗话说：”宝刀配英雄，良将配宝驹“，高品质的检测技术如果再有全面深入的数据分析加持，定能获得更完美的数据结果。welcome欢迎光临威尼斯经过不断的探索，对代谢组学产品的分析流程进行了提升优化，接下来，请跟我一起看看它们优化后的样子吧！

01、差异代谢物条形图

根据差异代谢物的定性及定量结果和样品的分组信息，可以计算某个代谢物在两组间的差异倍数（FC）。默认选取FC值最大的前20的差异代谢物可构建差异代谢物条形图。

差异代谢物条形图

02、差异代谢物VIP值图

数据统计分析包括单变量统计分析和多元统计分析，其中多元统计分析又包主成分分析（PCA）和（正交）偏最小二乘法判别分析（（O）PLS-DA）。而VIP是（O）PLS-DA模型变量的变量权重值，可衡量各代谢物的表达模式对各组样本分类判别的影响强度和解释能力，挖掘具有生物学意义的差异代谢物。默认选取VIP值最大的前20的差异代谢物作图。

差异代谢物VIP值图

03、差异代谢物小提琴图

小提琴是是箱线图和核密度图的集合，可用来展示一组或多组数据的分布状态以及概率密度。其可通过箱线思维展示数据的各个百分位点，与此同时，还可使用核密度图展示数据分布的“轮廓效果，”轮廓越大，即意味着数据越集中于该处，反之则说明该处时数据越少。图中中间的箱型表示四分位数范围，从其延伸的细黑线条代表95%置信区间，正中间的黑色横线则为中位数，外部的形状表示数据的分布密度，默认选取VIP值最大的前20个差异代谢物进行作图。

差异代谢物小提琴图

04、差异代谢物Z值图

Z-score是用于做数据规范化处理的一种方法。Z-score图就是将所有标准化值以散点的方式标注在图中，用以预览所有变量的标准化取值分布情况，对于分类数据而言，还能纵览变量对不同类别样本的区分能力。差异代谢物Z值图可以非常直观地看到每个差异代谢物在不同组间的分布情况。

差异代谢物Z值图

05、差异代谢物Upset图

Upset图是用于展示不同组之间共有和特有部分的一种可视化方式，是韦恩图的另外一种替代方式。韦恩图比较适合 2-5 组的分析和可视化，而超过5组时，韦恩图已经很难完成，此时可以用 UpSet 图来进行分析和可视化。UpSet图也可以进行少于5组的分析和可视化。用于展示数据的变化趋势情况。

差异代谢物Upset图

06、差异代谢物的KEGG分类

KEGG分类图，纵坐标为KEGG代谢通路的名称，横坐标表示注释到该通路下的差异代谢物个数及其个数占被注释上的代谢物总数的比例。其将注释到的通路进行整体分类展示，便于从整体把握差异代谢物参与代谢通路类型。

差异代谢物的KEGG分类图

07、KEGG信号通路差异代谢物聚类分析

利用按照筛选标准鉴定得到的差异代谢物的KEGG注释信息，选择至少含有3个差异代谢物的KEGG代谢通路，对这些通路中的所有差异代谢物的相对含量进行聚类分析，可更好地研究潜在重要代谢通路中的物质含量在不同分组中的变化规律。

KEGG信号通路差异代谢物聚类热图

08、KEGG代谢通路整体变化分析

差异丰度得分（DA Score）是一种基于通路的代谢变化分析方法，可以捕捉到某一途径中所有代谢物的平均、总体变化。得分1表示该通路中所有鉴定到的代谢物表达趋势上调，得分-1表示该通路中所有鉴定到的代谢物表达趋势下调。

差异丰度得分图