重磅发布 | 双料升级！质谱检测方法+12条生信分析内容全面升级

Double Update

迈维代谢成立至今，专注于提供领先的代谢组学及多组学服务，并为此不断前行，特在立夏之际对代谢组产品进行了实验方法和分析内容双重升级，只为提供最优的服务。

为保证提供更严谨的代谢组学实验，小迈从多角度验证定性准确性、多方法确保定量准确性。

对待检测样本提取后，进行UPLC-TOF-MS/MS实验，采集物质二级谱信息，并与迈维代谢自建高分辨数据库进行比对，以确保实际样本物质检出定性准确性。

UPLC-TOF-MS/MS

实验特制备700+种标品混合液，随待测样本一同进行检测，将标品混合液与样本采集到的物质信息进行匹配，以确保实际样本物质检出准确性。

在采集方法上选用的是Hilic+T3结合的方式，利用Hilic色谱柱采集极性大的化合物，对在T3色谱柱上保留弱或者是没保留的物质进行更好的检测和分离；T3色谱柱是普适性的，可以检测多种极性的化合物，二者结合可以有效获得更多的物质信息，更好的保证物质定性和定量的准确性。

图例解释：对角线方格代表QC样本名称；对角线左下角方格为对应QC样本相关性散点图，横纵坐标分别为代谢物含量（进行Log处理），图中每个点代表一个代谢物；对角线右上角方格为对应QC样本的皮尔逊（Pearson）相关性系数。

图例解释：横坐标代表CV值，纵坐标表示小于对应CV值的物质数目占总物质数的比例，不同颜色代表不同的分组样本，mix为QC样本，其中与X轴垂直的两条参考线对应的CV值为0.3和0.5，与X轴平行的两条参考线对应物质数目占总物质数的75%和85%。

图例解释：图中横坐标为样本检测顺序，纵坐标反映PC1值，黄色和红色的线分别定义了正负2个、3个标准差范围。绿色的点代表质控QC样本，黑色的点代表试验样本。

图例解释：横坐标为样品名称，纵坐标为差异代谢物，热图中不同颜色代表差异代谢物相对含量归一化处理后得到的数值，反映其相对含量的高低（红色代表高含量，绿色代表低含量），热图上方的注释条对应样品分组（Group）；对差异代谢物进行层次聚类（Hierarchical Clustering），热图左侧的树状图代表差异代谢物聚类结果。

图例解释：图中横坐标代表按差异倍数从小到大排列的累计物质数目，纵坐标代表差异倍数log2FC，每一个点代表一个物质，绿色的点代表下调排名前10的物质，红色的点代表上调排名前10的物质。

图例解释：网格线对应log2FC，即差异代谢物的差异倍数以2为底取对数的值，绿色阴影由每个物质的log2FC连线组成

图例解释：火山图中的每一个点表示一种代谢物，其中绿色的点代表下调差异代谢物，红色的点代表上调差异代谢物，灰色代表检测到但差异不显著的代谢物；横坐标表示某代谢物在两组样品中相对含量差异倍数的对数值（log2FC），横坐标绝对值越大，说明该物质在两组样品间的相对含量差异越大。纵坐标表示差异显著性水平-log10P-value，参照线上方的代谢物显著差异，圆点的大小代表VIP值。

图例解释：横向为差异代谢物名称，纵向为差异代谢物名称，不同颜色代表皮尔逊相关系数r的高低，相关系数与颜色间的关系见右侧图例说明，红色表示正相关性较强，绿色表示负相关性较强，颜色越深代表样品间相关系数的绝对值越大。默认对所有差异代谢物作图，当差异代谢物数目超过50个时，只展示VIP值最大的前50个差异代谢物。

局部放大图

图例解释：图中最外层为差异代谢物名称，中层点的大小代表log2FC值大小，点越大，其对应的log2FC值也就越大；文字和点的颜色反映物质的一级分类，不同的颜色代表不同代谢物来源分类（Class）；内层连线反映对应位置代谢物之间的皮尔逊相关系数r大小，红色线条代表正相关，蓝色线条代表负相关。默认对|r| ≥ 0.8且p < 0.05的差异代谢物对作图。

图例解释：图中点代表不同的差异代谢物，点的大小与连接度（Degree）相关，点越大连接度越大，即与它连接的点（邻居）个数越多。红色线条代表正相关，蓝色线条代表负相关。线条的粗细代表皮尔逊相关系数r的绝对值的大小，线条越粗，|r|越大。默认对|r| ≥ 0.8且p < 0.05的差异代谢物对作图。

利用按照筛选标准鉴定得到的差异代谢物的KEGG注释信息，选择至少含有5个差异代谢物的KEGG代谢通路，对这些通路中的所有差异代谢物的相对含量进行聚类分析，以便更好地研究潜在重要代谢通路中的物质含量在不同分组中的变化规律。

图例解释：横坐标为样品名称，纵坐标为差异代谢物，热图中不同颜色代表差异代谢物相对含量归一化处理后得到的数值，反映其相对含量的高低（红色代表高含量，绿色代表低含量），热图上方的注释条对应样品分组（Group），热图左侧的树状图代表差异代谢物层次聚类结果，聚类树右侧的注释条对应物质一级分类（Class），不同颜色代表不同的物质类别。

图例解释：纵坐标表示差异通路名称，横坐标表示差异丰度得分（DA Score）。DA Score反映代谢途径所有代谢物的整体变化，得分1表示该通路中所有鉴定到的代谢物表达趋势上调，-1该通路中所有鉴定到的代谢物表达趋势下调。线段的长度表示DA Score的绝对值，线段端点的圆点大小表示该通路中差异代谢物的个数，圆点分布在中轴左侧且线段越长，表示该通路整体表达情况越倾向于下调，圆点分布在中轴右侧且线段越长，表示该通路整体表达情况越倾向于上调，圆点越大表示代谢物数目越多。线段和圆点颜色反映p-value大小，越接近红色表示p-value越小，越接近紫色表示p-value越大。

在取得差异代谢物的匹配信息后，根据对应物种的KEGG数据库进行通路搜索和调控互作网络分析，以网络图（network plot）展示。此分析仅针对人、小鼠、大鼠进行绘图。

图例解释：红色圆点代表一条代谢通路，黄色圆点代表一种物质相关调控酶信息，绿色圆点代表一个代谢通路的背景物质，紫色圆点代表一类物质分子模块信息，蓝色圆点代表一种物质化学互作反应，绿色方块代表此次对比得到的差异物质。

ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，受试者工作特征曲线，简称 ROC 曲线）是对于可能或将会存在混淆的两种条件或自然状态，需要试验者、专业诊断学工作者以及预测工作者作出精细判别，或者准确决策的一种定量方法。ROC 曲线已经在医学领域广泛应用于临床诊疗、人群筛检等研究。默认当样本数大于30时，流程会进行ROC曲线分析。

图例解释：横坐标为 1 - 特异度，即假阳性率，假阳性率 = 假阳性/(假阳性 + 真阴性)；纵坐标为灵敏度，即真阳性率，真阳性率 = 真阳性/(真阳性 + 假阴性）。ROC 曲线与横坐标之间的面积就是曲线下面积（Area Under Curve，AUC），是 ROC 曲线的定量评估指标。AUC 的取值范围是 (0.5, 1]，其越接近 1，表明模型的预测效果越好。图形中红色标识的文字为该曲线对应的AUC值和 95% 的置信区间；黑色标识的文字为最佳临界值，括号中为特异度和灵敏度。