代谢组学数据处理方法——主成分分析

发布时间：2017-04-24 12:04

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【摘要】：代谢组学在生命科学领域得到了越来越广泛的应用并展现出良好的前景。代谢组学分析产生的含有大量变量的数据难以用常规方法进行分析,如何正确分析和解释代谢组学的数据是研究的关键。本文主要介绍了在代谢组学数据分析中占主导地位的主成分分析基本方法,旨在加强代谢组学数据分析的基础知识并规范数据分析的方法。
【作者单位】： 中国药科大学药代动力学重点实验室&代谢组学研究室;
【关键词】： 代谢组学 主成分分析 偏最小二乘投影关联分析 偏最小二乘投影判别分析 正交偏最小二乘投影分析
【分类号】：R969.1
【正文快照】： 代谢组学(metabolomics或metabonomics)是“后基因组学”时期新兴的一门学科,“代谢组学”一词虽然常以“metabonomics”或“metabolo-mics”出现,但多数学者通常并不对其加以严格区分,绝大多数情况下这两个词被认为包含了等同的意义。根据研究的内容、目的、偏重点和对代谢

【参考文献】

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本文编号：324155