代谢组学分析方案
1、数据预处理
①按照0.04ppm宽度进行积分，得柱状图；
②数据归一化：面归一化方法。
2、统计学差异分析
①用T检验或F检验的方法，计算每个化学位移在不同组中样品差异的显著性，挑选出P值小于0.05的化学位移为有显著性差异的化学位移。
②显著差异化学位移谱图举例
3、聚类分析
关于显著性差异的化学位移对样本进行层次聚类
4、PCA分析
给药7天后，针对对照组与给药组代谢变化，进行PCA分析
①PCA-得分图：在主成分1和主成分2构成的平面图上，对照组和给药组样本的分布;两组可以较好的分开，对照组样本5与给药组较接近
②PCA-载荷因子图：p[1],p[2]为主成分1，2，圆圈表示与两个主成分关系较强，且在对照组和给药组之间有显著差异的化学位移，作为候选生物标志物
5、线性判别分析模型（仅有预测样本的情况下提供）
利用线性判别分析算法进行模型的构建，构建分类模型，以进行后期预测。
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