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RSS订阅原创 基于MetaboAnalyst的代谢组数据分析（入门）
normalization的作用是将数据变得符合正态分布，数据转换是为了减小数量级不同带来的差异，数据缩放是为了调整数据范围。侧边栏也有官方教程可以看，点击侧边栏的Tutorial就行。然后还有一些数据格式什么的东西，可以自行探索，能够做的功能从首页下滑就都有介绍。本文依然只是一个自己对于这个网站的探索和应用试验。主线在于自行利用数据进行简单的分析。（网站本身会有用于学习的公开数据，比如该界面的公开数据可以下滑自行选择下载利用或观看）1. 数据格式：网站分析对于数据有格式要求，每个地方都有说明，自行查看。
2025-03-18 15:32:59
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原创 基因组学代谢网络学习摸索（自用）
基因组规模代谢网络模型(GSMM)作为的重要组成部分，其本质是将一个生物体所有与代谢相关的基因、酶、生物反应及代谢数据有效地组装到一起[]，并通过不同的算法计算和预测生物体的各种代谢特性，系统地表征基因型和表型之间的关系[GSMM被广泛应用于生长表型预测[]、代谢工程指导[]、种间进化差异分析[]以及多组学数据整合[]等4个方面。1、注释基因组，得到基于功能信息，包括酶的分类和同义名称等2、识别候选代谢功能，通过搜索EC编号和同源蛋白簇COG等方法。
2025-03-03 16:16:02
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空空如也
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