生物硕士论文中的代谢组学分析工具和流程

研究聚焦于氧化还原失衡与疾病症状的关联，并探索可能的生物标志物。 在数据分析中，主要使用了两种统计测试方法：单变量测试和多变量测试。 单变量测试： 单变量测试旨在评估单个变量之间的独立关系。在代谢组学研究中，这可能涉及对每种代谢物与疾病状态之间关系的独立评估。使用了`rstatix`包来执行这些测试，该包提供了简单易用的函数进行统计分析。为了更直观地展示数据，使用了`ggplot2`包来绘制火山图（Volcano plot）和小提琴/大提琴盒图（Violin/Wilcoxon boxplot）。火山图可以展示代谢物在统计显著性和生物显著性方面的变化情况，而小提琴/大提琴盒图则用于显示数据的分布和中位数，并能直观地比较不同组之间的差异。 多变量测试： 多变量测试则考虑了多个变量间的关系。在此上下文中，运行了主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘法（OPLS）。PCA用于数据降维，有助于理解数据的主要变异来源。OPLS是一种用于高维数据集的统计建模方法，它将数据分成与响应变量相关和不相关的两部分，以提高预测能力和解释性。这些分析的结果也使用`ggplot2`包进行了可视化，以便于研究者能够观察到组间的整体差异和代谢物的潜在模式。 通过这些统计测试和可视化，研究者得以对ME/CFS患者的代谢组学变化有更深入的理解，并识别出可能的新生物标志物。 技术与工具： - R语言：一个广泛用于统计分析和图形表示的编程语言和软件环境。 - rstatix包：一个R语言的包，提供了各种统计测试的函数，方便对数据进行分析。 - ggplot2包：一个强大的R语言包，用于生成高质量的图形，包括点图、线图、柱状图、箱形图、直方图、密度图等。 - PCA（主成分分析）：一种用于降维的技术，可以帮助研究者理解数据中的主要变异。 - OPLS（正交偏最小二乘法）：一种用于多元数据分析的方法，能够帮助研究者提取与预测变量相关的数据结构。 相关研究参考文献： - Germain A, Ruppert D, Levesque S, Hébert MJ, Stewart J, Grace EJ, et al. (2017) A low-frequency variant in the sunshine gene (SNCA) is a risk factor for myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS). Metabolomics 13(1): 8. doi: 10.1007/s11306-016-1147-5. - Levine SM, Hanson MR (2017) Metabolic profiling reveals anomalous energy metabolism in the/reversible mouse model of myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome. Metabolomics 13(1): 9. doi: 10.1007/s11306-016-1148-4. - 这些文献提供了本研究使用代谢组学数据的背景和详细信息，是理解研究结果和讨论的重要基础。 以上详细介绍了'thesisToolsOmics'资源集的内容、使用的统计方法、技术工具以及参考文献，为进行类似代谢组学研究的科研人员提供了丰富的背景知识和实际应用案例。"