代谢组学数据处理——主成分分析十个要点问题

摘要：

代谢组学研究所产生多变量数据常采用主成分分析方法进行处理和评价,主成分分析涉及抽象的空间模型、复杂的理论计算、精细的数据转换,需要准确理解和把握主成分分析算法原理和特点.本文从主成分、主成分得分、主成分载荷、缩放与权重、偏最小二乘关联分析与判别分析、隐结构正交投影分析、隐结构双向正交投影分析、S-形图、共享与特有化合物结构分析、模型验证等十个方面,以简洁、易懂的语言介绍了代谢组学数据处理常用的主成分分析方法中的重点和难点问题,方便广大代谢组学研究人员更好地熟悉和了解代谢组学数据处理方法,以合理选择数据处理模式、规范数据处理程序、熟练解析数据处理结果,并得出可靠结论.

关键词：代谢组学、主成分分析、系统生物学、多变量数据分析、主成分

所属期刊栏目：53

分类号：R969(药理学)

资助基金：中国新西兰政府间科技合作重点项目采用中药治疗耳鸣: 以代谢网络为目标, 2017YFE0109600;”十三五”国家重大新药创新专项”基于药动-药效结合的组分中药与创新中药研发关键技术”2017ZX09301-013

在线出版日期：2018-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：929-937