Normalization overview(代谢组学数据)

本文概述了数据标准化的三大类别:样本标准化、内标标准化、数据变换与缩放。重点介绍了内标标准化的原理及其在代谢组学中的应用,以及总和标准化、中位数标准化和数据变换(如log变换)的作用。此外,还提到了数据缩放技术,如autoscaling和rangescaling。
  • The normalization procedures are grouped into three categories.
  • The sample normalization allows general-purpose adjustment for differences among sample.
  • Data transformation and scaling are two different approaches to make individual features more comparable. Use one or combine them to achieve better results.
Sample normalization

在样本间做数据标准化非常重要,一般标准化后的数据可以得到正态分布的数据集。代谢组学数据标准化方法大致三种。内标标准化(样品中加入内标)。基于样品本身(均值,中位值,总和等 校正)。QC标准化。
在这里插入图片描述

  • 内标标准化:内标标准化是在代谢物提取前或提取后,在样品中加入一个或多个内标物,然后用样品中的所有代谢物对应的峰面积 (Area i )以该样品中对应的内标物峰面积(Area 内),得到一个相对含量值。由于加入到每个样
### 非靶代谢数据分析教程 非靶代谢是一种研究生物样本中所有可检测代谢物的技术,其数据分析涉及多个阶段,包括数据预处理、标准化、统计分析和模型构建等。以下是关于非靶代谢数据分析的一些关键技术和工具。 #### 数据预处理 在非靶代谢中,原始数据通常来自质谱仪或其他高通量设备。这些数据需要经过一系列预处理步骤才能用于后续分析。常用的预处理工具有 Progenesis QI[^3] 和 MS-DIAL[^3] 等软件。它们可以完成峰检出、对齐、去噪等功能,并生成适合进一步分析的数据矩阵。 #### 缺失值处理 由于实验条件和技术限制,非靶代谢数据常常存在大量缺失值。对于这些问题,可以通过插补法来填补缺失值。常见的方法有均值填充、K近邻算法 (KNN) 插补以及多重插补等[^4]。 #### 归一化与标准化 为了消除样品间浓度差异的影响并提高不同变量间的可比性,在进行任何高级统计之前都需要执行归一化操作。常用的方法包括总离子流强度(TIC)-based normalization, 量化下限(LOQ)-based scaling 及 Probabilistic Quotient Normalization(PQN)[^4] 。此外还可以采用Z-score transformation 或者 min-max scaling 来实现数据的标准转换过程。 #### 多元统计分析 当完成了初步的质量控制后,则进入到探索模式下的多元统计环节。这一步骤旨在识别潜在标志物并通过降维可视化展示整体趋势变化情况。主要运用 Principal Component Analysis(PCA), Partial Least Squares Discriminant Analysis(PLS-DA) 技术来进行分类预测效果评估及重要贡献度排序等工作流程设计思路说明文档链接如下所示: ```python import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler # Load dataset into a Pandas DataFrame df = pd.read_csv('metabolomics_data.csv') # Separate features and labels X = df.iloc[:, :-1].values y = df.iloc[:,-1].values # Scale the data to have zero mean and unit variance scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # Apply PCA with two components for visualization purposes only here. pca = PCA(n_components=2) principalComponents = pca.fit_transform(X_scaled) print(principalComponents) ``` #### 深度习框架应用 随着机器习的发展,深度神经网络也被引入到了非靶向代谢的研究当中。通过建立端到端的自动编码器或者卷积层结构,不仅可以有效缓解传统方法面临的维度灾难问题,而且还能更好地捕捉复杂的交互关系特性描述见参考资料二部分提到的内容[^2]。 ---
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