当前位置:华泰亿康(北京)生物科技有限公司 >值得相信的前景好的蛋白质组学 > 非靶向代谢组学

产品详情

值得相信的前景好的蛋白质组学

关键词:非靶向代谢组学

详细信息
华泰亿康专业制造微生物多样性检测、Labelfree、基因修饰鼠,国内各大城市均有非靶向代谢组学x90183n售后服务网点,支持银行转账、在线支付、当面交易、现金交易、支付宝等方式付款,国内热销,值得信赖。

华泰亿康公以严谨的工作态度、高质量产品和诚信、共赢的经营宗旨与国内外客商合作。本公司一直秉承“人才是企业之本”的发展理念,时刻不忘“质量就是生命”,不断开拓创新,追求非靶向代谢组学外观先于同行、非靶向代谢组学质量满意于客户、价格优势于市场的经营思路,力争把华泰亿康品牌打造成具有国际竞争力的知名品牌。 延伸内容 4.非靶向代谢组学流程中,首先是对样品进行前处理,提取代谢物;之后使用MS或者NMR对这些代谢物进行检测获取原始数据;原始数据经过数据预处理之后转换成可供下一步数据分析的数据矩阵,通常在这个数据集中行数对应样本的个数,列数对应变量(代谢物信号)的个数。接着,对数据集进行数据分析包括数据前处理和具体的统计分析,很终获得代谢标记物。本文就对非靶向代谢组学数据分析的一般流程进行简单总结。非靶向代谢组学数据前处理:数据的前处理要从QC样本的检测开始,通过对QC样本的检测来评价系统的稳定性,同时帮助研究者筛选数据。QC样本通常混合等量的所有样本来配制(非靶向代谢组学),或样本中添加已知的标准品来充当(非靶向代谢组学)。在这一步中,不能满足要求的变量(质谱信号)将会从数据集中排除。下一步则是对缺失值(missingvalue)进行评价。在非靶向代谢组学研究中,由于技术以及样本的原因可能会包含大约20%的缺失值,大量的缺失值的存在以及不同的缺失值填充的方法已被证明会对接下来的统计分析产生影响。常用的缺失值过滤方法为“80%规则”,也有其他的方法。在数据前处理中,还包括其他一些操作通过去除系统噪音信号,去除由系统不稳定引起的干扰信号,消除操作的误差等步骤来为下一步非靶向代谢组学统计分析提供更加可靠的数据集。这些步骤主要包括,normalization,scaling,centering等。每一步的操作都有不同的方法,同时也有不同的顺序组合。不同的数据前处理方法被证明对统计分析的结果有很大影响。

华泰亿康人秉承着“敬业、勤俭、拼搏、创新”的企业精神,立足长远的发展,以技术为核心,市场为导向,不断开拓新的领域,为广大用户提供快捷、优质的服务。想了解更过关于华泰亿康靶向代谢组学的朋友们请访问我们的官网:www.hthealth.com.cn
热门动态更多
联系我们更多
  • 公司名称:华泰亿康(北京)生物科技有限公司
  • 联系人:苗先生
  • 联系电话:13910731044 010-56226525
  • 邮箱:282457532@qq.com
  • 传真:010-56226525
  • 地址:北京市门头沟区妙峰山镇水丁路1号院1031号
网上有害信息举报
x

填写举报信息

提示:请填写您的实名信息,中国114黄页承诺对您的信息进行保密