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问
血清样本量为500+,如何进行质控?是否有通用的非靶向代谢组样品(血清,尿液,组织,细胞)的前处理方式?脂质代谢组与非靶向代谢组
loveliufudan
在大样本量的非靶向代谢组学研究中,进行质控是非常重要的,以确保数据的质量和可靠性。以下是一些常见的质控策略和通用的前处理方式:质控样品(Quality Control Samples):在样品批次中添加一定数量的质控样品,这些样品是经过特定处理或混合而成的,用于监控实验的稳定性和可重复性。质控样品应覆盖实验样品中的代谢物谱,并在实验过程中与样品一同处理和分析。内部标准物质(Internal Sta
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问
非靶向代谢组学和靶向代谢组学在应用上有何区别,选择依据是什么?数据处理可选择哪些软件?
天一湖医者
非靶向代谢组学可以全面、系统地分析源自生物体的所有代谢产物,是一种可以发现新生物标志物的无偏代谢组学分析。靶向代谢组学是对特定代谢产物的研究和分析。两者都有各自的优点和缺点,并且经常结合使用以发现和准确测定差异代谢物的含量,对后续代谢分子标记物的深入研究和分析。非靶向代谢组学和靶向代谢组学参与食品鉴定、疾病研究、动物模型验证、生物标志物发现、疾病诊断、药物开发、药物筛选、药物评估、临床研究、植物代
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问
组织,血清,血浆,尿液,细胞等样本前处理差异和注意事项
loveliufudan
非靶向代谢组学研究中,针对不同样本类型的前处理差异和注意事项如下:1. 组织样本: 样品破碎和提取:不同组织可能需要采用不同的破碎和提取方法,如机械破碎、液氮研磨、酸性/碱性溶液等。最佳方法应根据特定组织的特点和研究目的选择。 蛋白质去除:组织样本中通常含有较高的蛋白质含量,需要进行蛋白质去除步骤,以减少蛋白质对代谢物分析的干扰。常见的方法包括有机溶剂沉淀、醇沉淀等。 溶剂萃取:使用有
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问
代谢组数据表格指标解读
loveliufudan
代谢组数据表格中的指标可以包括代谢物的相对丰度、峰面积或峰高等信息。解读这些指标需要结合具体的研究问题和分析目的,以及数据处理和统计方法。下面是一些常见的解读指南:1. 相对丰度:代谢物的相对丰度表示在不同样品中该代谢物的相对含量。相对丰度可以通过归一化处理(如总离子流量归一化)来消除样品间的变异性,并进行统计分析。较高的相对丰度可能表明该代谢物在该组样品中具有显著的变化。2. 峰面积或峰高:代谢
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问
联合分析时原始数据需要降维做相关吗?还是直接用原始数据?
loveliufudan
在联合分析中,原始数据可以根据具体情况选择是否进行降维。降维是将高维数据转换为低维表示的过程,旨在减少特征维度、消除冗余信息和提取主要特征。降维可以帮助减少计算复杂度、处理高维数据中的噪声和冗余,并且可能有助于更好地发现数据中的模式和关系。在联合分析中,如果原始数据的维度较高,且存在冗余信息或噪声,降维可以是一种有效的方法。常用的降维技术包括主成分分析(Principal Component An
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问
代谢组学样品的处理注意事项及质控
loveliufudan
在代谢组学研究中,样品处理的注意事项和质控措施对于数据质量和可靠性至关重要。以下是一些常见的样品处理注意事项和质控措施:1. 样品采集: 样品采集要注意避免污染和交叉污染。使用无菌技术和消毒方法,确保样品采集器具和容器的无菌和洁净。 采集样品时注意避免氧化、光照和温度变化等可能导致代谢物分解或变化的因素。2. 样品存储: 样品在采集后应尽快处理或冷藏储存,以防止代谢物的降解和变化。
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问
转录组和代谢组联合分析大概研究思路可以讲解一下吗?
loveliufudan
转录组和代谢组联合分析是一种综合利用转录组学和代谢组学数据的研究方法,旨在揭示基因表达与代谢物谱之间的关联关系,深入理解生物体的代谢调控机制。下面是一般的研究思路:1. 实验设计和样本采集: 确定研究问题和目标,设计合适的实验组和对照组。 选择适当的生物样品(如组织、细胞、血液等)进行采集,保证样品的质量和一致性。2. 转录组分析: 提取RNA并进行转录组测序,获取基因表达谱的信息。
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问
请问如何将稳定同位素示踪和代谢组学联合起来?会不会更灵敏简便呢?
loveliufudan
将稳定同位素示踪和代谢组学联合起来可以提供更全面、详细的关于代谢通路和代谢物动态变化的信息。这种联合分析方法可以增强对代谢过程的理解,并提供关于代谢途径调控、代谢物转化和代谢通路的定量信息。下面是一般的方法流程:1. 实验设计: 确定研究目标和问题,设计合适的实验组和对照组。 确定稳定同位素标记的底物或代谢物,以及代谢组学分析的样品类型和条件。2. 稳定同位素示踪实验: 选择适当的稳定
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问
请问脂质代谢组学t检验做不出统计学差异可以用PCA图代替吗
loveliufudan
PCA图并不能直接替代统计检验。它更多地用于数据的可视化和数据探索,以帮助您观察数据之间的关系和趋势。如果您需要确定两组样本之间是否存在显著差异,仍然需要使用适当的统计检验方法,如t检验、方差分析(ANOVA)等。PCA图可以作为辅助工具,但不能提供统计学上的显著性判断。
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问
请问如何对差异代谢物做进一步的筛选?
sswei
常见的差异代谢物筛选方法主要有以下三种:1.倍数变化法(FC值)2.T检验法(P值、FDR值)3.(O)PLS-DA法(VIP值)
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问
我的样本差异比较大的情况下,如何筛选生物标记物?
sswei
利用不同组学技术通过高通量筛选寻找不同疾病发生原因、早诊、预后、分型等不同层面的Biomarker,对同一种疾病的不同状态和过程进行精确分类,从而在此基础上对于疾病和特定患者设计个性化精准治疗方案。
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问
样本一次准备不齐,能先做一批,后面将多次结果整合在一起分析吗?
juyue2010
可以,不过每批次都需要有对照,产物归一化处理
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问
提问 用AGS做慢病毒转染 嘌呤霉素的推荐浓度
huarenqiang5
用AGS做慢病毒转染嘌呤霉素的推荐浓度一般是1-5ug/ml。
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问
(求助)大鼠CCD模型
loveliufudan
大鼠CCD模型的L形不锈钢棒通常需要根据实验需要进行定制,可以考虑以下几个途径:常规实验仪器供应商:大部分实验仪器供应商可以提供不同类型和规格的不锈钢棒,可以通过向供应商咨询和询价的方式了解相关信息。定制加工厂家:如果无法找到符合需求的标准规格不锈钢棒,可以考虑委托定制加工厂家制作符合实验需要的L形不锈钢棒。可以通过搜索相关加工厂家并进行询价等方式获取信息。个性化3D打印:使用3D打印技术可以根据
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问
制备的脂质体超滤滤不下来,有什么解决方法吗?
土井挞克树
可以试一试低吸附的超滤管,滤过效果好一些。
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问
两组随年份变化的数据怎么分析差异性
loveliufudan
您可以使用斜率差异检验(Slope Difference Test)或方差比率检验(Ratio of Variances Test)来分析两种生物在药物的 LC50 值变化速率上的差异。斜率差异检验是通过比较两种生物的 LC50 值的变化速率斜率来检验两者之间的差异是否显著。可以使用线性回归模型来拟合每个生物的 LC50 变化数据,然后比较两个回归线的斜率是否显著不同。如果两条回归线的斜率之间存在
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问
神经元细胞核与非神经元细胞核有什么区别?
sswei
神经元细胞核特点球形,较大,着色较淡,核仁明显。非神经元细胞拉特点是核外形各异,大小不一,着色深浅不一,核仁染色稍淡。
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问
请问,谁做过FD-4的肠粘膜渗透性实验,求具体方法
土井挞克树
需要灌胃,不需要灌肠,后续需要取肠组织
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问
如何利用stata比较两组数据的相关性?
土井挞克树
建议你计算Pearson相关系数来看两组数据的相关性:具体命令格式:correlate(简写:cor或corr)[varlist][if][in][weight][,options]在Stata中,命令corr用于计算一组变量间的协方差或相关系数矩阵;命令pwcorr可用于计算一组变量中两两变量的相关系数,同时还可以对相关系数的显著性进行检验;option选项中加上sig可显示显著性水平:pwco
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问
《医学研究杂志》终审已审回
huarenqiang5
放心吧,希望很大,耐心等待即可。
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