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正文:
隨著分析技術(shù)的改進,產(chǎn)生了多維的、海盆的波譜數(shù)據(jù),如何對這些數(shù)據(jù)進行分析就要
借助于專門的數(shù)據(jù)分析方法。代謝組學(xué)的數(shù)據(jù)分析包括預(yù)處理和統(tǒng)計分析,多元統(tǒng)計分析
方法主要分為非監(jiān)督方法和監(jiān)督方法兩大類。目前最常用的是非監(jiān)督分類方法中的主成
分分析(PCA)、非線性影射(NLM)以及監(jiān)督分類方法中的偏最小二乘法(PLS)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
(NN)。由于分析技術(shù)和數(shù)據(jù)處理方法的多樣化,導(dǎo)致代謝組學(xué)數(shù)據(jù)缺乏規(guī)范性,這使得數(shù)
據(jù)的采集、存儲、查詢、比較和共享存在很多問題。因此與其他組學(xué)技術(shù)相比,代謝組學(xué)研
究尚無類似的功能完備數(shù)據(jù)庫。目前,代謝組學(xué)正處于快速發(fā)展階段,日益成為研究的熱點,
隨著研究的深入,代謝組學(xué)必將在
微生物領(lǐng)域中發(fā)揮更大的作用。同時,將微生物代謝
組學(xué)與基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)整合將是微生物代謝組學(xué)未來發(fā)展的方向。
出自http://www.bjsgyq.com/
北京顯微鏡百科
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