血症和正常对照330个血清样本。利用液相色谱与高分辨质谱联用的非靶标代谢组学,对上述人群的代谢组学特征和相关代谢通路进行了研究。利用三种机器学习算法对代谢组学大数据进行分析,得到7种代谢物可区分痛风
代谢组学分析|《中国胸心血管外科临床杂志》http://www.tcsurg.org/article/10.7507/1007-4848.202302079感谢关注、评论和点赞!每日发布全球最新医学
行业,代谢控制和工程挑战的最新发展和新兴趋势在2022年的《生物技术杂志》(Journal of Biotechnology)文章中得到了展示。 4 单细胞代谢组学开始飙升虽然在基因测序和图谱绘制方面
椎体分区"在指导单侧入路经皮椎体成形术治疗骨质疏松性椎体压缩骨折中的应用|《中华创伤骨科杂志》https://rs.yiigle.com/cmaid/1477327CIF6.1|利用非靶向代谢组学方法
靶向代谢组学方法探讨甲氨蝶呤治疗类风湿关节炎的作用机制|《中华风湿病学杂志》https://rs.yiigle.com/cmaid/1476784感谢关注、评论和点赞!每日发布全球最新医学进展。译文
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