muma R包：代谢组学分析教程与实例

muma是针对代谢组学数据分析的R语言包，特别设计用于处理和解读大规模代谢数据集。这个补充材料详细介绍了如何利用muma进行一系列的分析步骤，包括但不限于主成分分析（PCA）、单变量分析、多变量分析（如部分 least squares discriminant analysis, PLS-DA 和 orthogonal projection to latent structures-discriminant analysis, OPLS-DA）以及NMR谱解析工具，如统计总相关谱（STOCSY）、1D STOCSY、正交信号校正（OSC）和比率分析核磁共振谱学（RANSY）。 在使用muma之前，首先需要下载并安装该包。包内提供的功能列表详细列出了所有可用于数据预处理、探索性分析和解释性分析的函数，确保了用户能够对复杂的数据集进行全面的处理。例如，分析流程开始于创建工作目录，然后进行数据加载和格式验证，接着执行PCA来揭示数据的主要变异模式和样本间的关系。 在单变量分析部分，用户可以使用muma进行显著性检验，识别出与特定变量或生理状态关联显著的代谢物。合并单变量和多变量信息有助于建立更全面的分析视角，通过比较不同分析方法的结果，挖掘隐藏的模式和潜在的生物标志物。 PLS-DA和OPLS-DA是muma中的核心功能，它们是常用于分类和区分不同组别或疾病状态的有力工具。这两种方法结合了变量选择和数据降维的优势，有助于提高模型的预测能力和解释性。 NMR谱解析工具部分提供了对代谢物结构鉴定的支持，如STOCSY用于消除化学位移伪随机性，提高谱峰解析的精度；1D STOCSY则针对简单的一维NMR谱；而OSC-STOCSY结合了OSC和STOCSY，进一步增强了一维谱的分辨能力；RANSY通过比率分析可以帮助识别和定量某些类型的化合物。 整个muma包的设计目标是简化代谢组学数据的处理流程，使得研究人员能够更加高效地进行数据探索、模式识别和结果解读。这份补充材料不仅包含了使用示例，还提供了参考文献，以供深入研究和进一步了解相关的统计原理和技术细节。通过学习和实践这些内容，用户将能够熟练掌握muma，并将其应用到实际的代谢组学研究中。