Nature子刊:代谢组学机器学习模型可用于胃癌诊断和预后Nature Communications[IF:16.6]① 通过对702个血浆样本进行靶向代谢组分析,开发出基于机器学习的胃癌诊断和预后
请问我用oplsda 对代谢物进行分析,发现疾病组和对照组分不开了,但是均有非参数检验 Fdr q 小于0.05和VIP值大于1.5的变量。请问这怎么解释呢?后续计划做线性回归是否能拯救这些数据呢,请
如图所示,OPLSDA疾病组和对照组分不开,但是去做了非参数T检验发现很多p值和fdr q 值小于0.05的变量。猜想是由于疾病组(绿色部分)的离散导致差异变量。问题:那现在这组数据就没用吗,样本总共
2023年12月5日《Nature》发表一项研究:确定非靶向代谢组学实验中检测到的分子的结构和表型背景仍然具有挑战性。在这里,我们提出了反向代谢组学作为一种发现策略,即从新合成的化合物中获取
主要是做原代细胞处理后找差异变化的代谢物,本来想选美吉的,刚搜索说技术和售后态度不好,有点害怕了,之前有师姐做过诺禾致源,但跟美吉价格差好多哎,然后他们还有个pro版本的,据说用了同位素内标,定量会准
近年来,代谢组学高分 paper 频发。作为基因转录转译的最终产物,代谢体直接反应了人体分子生理的表现型。然而,质谱测量的繁琐样品制备过程和组织中缺乏空间信息的问题限制了其应用。最近,一项新的代谢组学