r语言 转录组代谢组联合分析

### 使用 R 语言进行转录组与代谢组整合分析

#### 数据准备
为了实现转录组和代谢组数据的有效整合，通常需要先对这两类数据分别进行预处理。对于转录组数据而言，这可能涉及读取测序文件、质量控制以及标准化表达量计算；而对于代谢组，则需完成峰识别、定量及归一化操作。

library(DESeq2) # 对于 RNA-seq 的差异表达分析
library(metaX) # 针对 LC-MS/MS 类型的非靶向代谢谱型实验设计专用工具箱

#### 典型相关分析 (CCA)
通过典型相关分析可以探索两套多维特征集之间的关系模式，在此场景下即指代基因表达水平同代谢物浓度间的潜在联系。这种方法能够找出最能代表双方变异性的线性组合，并使得这些组合间具有最大化的协方差[^1]。

# 假设已有经过前处理后的两个数据框 exprs 和 metabo 分别存储着基因表达值和代谢产物丰度测量结果
cca_result <- cancor(exprs, metabo)

# 查看 CCA 结果摘要信息
summary(cca_result)

#### 可视化展示
利用图形手段直观呈现所发现的相关规律有助于加深理解并辅助后续生物学解释工作。热图是一种常用的方式用于表示样本聚类情况下的变量关联强度分布状况。

heatmap(as.matrix(scale(t(exprs))), Colv=NA, Rowv=NA,
        col=colorRampPalette(c("blue","white","red"))(75),
        scale="none", margins=c(8,9), cexRow=.6, cexCol=.6)

heatmap(as.matrix(scale(metabo)), Colv=NA, Rowv=NA,
        col=colorRampPalette(c("green","yellow","purple"))(75),
        scale="none", margins=c(8,9), cexRow=.6, cexCol=.6)

#### 生物学意义解析
最后一步是要基于统计模型输出的结果去挖掘背后隐藏的实际生理机制或病理过程。比如可以通过查阅文献来验证某些特定路径上是否存在已知的功能模块受到共同调控的现象。