1.3 对比策略 针对脂质组学数据分别进行如下对比,并对得到数据进行进一步的生物信息学分析: 进行M1组 vs C组,M2组 vs C组,M2组 vs M1组共计3次对比分析。 1.4分析内容 基础数据分析包括:数据预处理,定性及定量分析,PCA 分析(principal component analysis),正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA),差异脂质化合物筛选。 个性化数据分析包括:脂质气泡图 1.5 检测平台 检测平台:UHPLC-QTOF-MS, AB Triple TOF 6600, AB Sciex
Variable j is centered and scaled to "Unit Variance", i.e. the base weight is computed as 1/sdj, where sdj is the standard deviation of variable j computed around the mean .
Par
Variable j is centered and scaled to Pareto Variance, i.e. the base weight is computed as 1/sqrt(sdj), where sdj is the standard deviation of variable j computed around the mean. Pareto scaling is in between no scaling and UV scaling and gives the variable a variance equal to its standard deviation instead of unit variance.
图8. Permutation test of OPLS-DA[3] 图9. S-plot of OPLS-DA [4] [3] 置换检验的横坐标代表随机分组的Y与原始分组Y的相关性,纵坐标代表R2和Q2的得分。 [4] S-plot的横坐标代表每个物质在第一主成分上的载荷大小(cosα),纵坐标代表每个物质和第一主成分相关系数(可靠性)的大小。
2.5差异脂质化合物筛选 通过OPLS-DA分析过滤掉了不相关的正交信号,因而获得的差异性代谢物更加可靠。本项目采用 OPLS-DA 模型第一主成分的VIP(Variable Importance in the Projection)值(阈值>1),并结合学生氏t 检验(t-test)的p 值(阈值0.05)来寻找差异性表达代谢物。
脂质组学案例分析疾病研究:血浆靶向脂质组学轮廓谱研究提高二型糖尿病病人中患心血管疾病的传统风险因子的预测能力研究对象:人分析检测平台:LC ESI-MS/MS期刊:Circulation影响因子:17.047发表时间:2016摘要:Background: Clinical lipid measurements do not show the full complexity of the altered lipid metabolism associated