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代謝組學與其他組學數據整合

如何更好地整合各種組學數據仍然是生物界面臨的重大挑戰,有時還面臨不完善的實驗設計和不同實驗平臺數據的整合。常用的方法有代謝途徑水平分析、生物網絡分析、經驗相關分析等。有些軟件或網站提供整合多個組學數據的即用型分析。例如,代謝途徑富集分析包括:impala網站,使用來自11個數據庫的3000多個代謝途徑的信息,可用于整合多個組學分析;另外還有ipeap軟件、metaboanalyst網站等,可以提供代謝途徑富集分析。提供生物網絡分析包括:samnetweb網站、可提供腹肌通路分析以及轉錄組和蛋白質組的網絡分析; pwomics包,是一個r軟件包,可以根據隨時間變化的轉錄組和蛋白質組信息構建網絡;類似的軟件還有metamapr(r包,帶用戶界面)、metscape(cytoscape插件)、grinn(r包)等。可以進行經驗相關性分析:wgcna(r軟件包),可以基于相關性和網絡拓撲來整合和分析多種組學數據;其他 r 軟件包包括 mixomic、diffcorr、qpgraph 和巨大。類似的軟件還有metamapr(r包,帶用戶界面)、metscape(cytoscape插件)、grinn(r包)等。可以進行經驗相關性分析:wgcna(r軟件包),可以基于相關性和網絡拓撲來整合和分析多種組學數據;其他 r 軟件包包括 mixomic、diffcorr、qpgraph 和巨大。類似的軟件還有metamapr(r包,帶用戶界面)、metscape(cytoscape插件)、grinn(r包)等??梢赃M行經驗相關性分析:wgcna(r軟件包),可以基于相關性和網絡拓撲來整合和分析多種組學數據;其他 r 軟件包包括 mixomic、diffcorr、qpgraph 和巨大。

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