在基于NMR的代谢分析研究中的统计考虑和数据库限制
Imani L Ross1, Julie A Beardslee2, Maria M Steil3
1Department of Chemistry and Biochemistry, University of California, San Diego, CA, 92093, USA.
概括
由于不一致的统计测试和不完整的数据库,NMR代谢分析受到阻碍. 规范化显著影响结果,许多代谢物分配仍然含糊不清,需要数据库标准化以获得可靠的解释.
科学领域:
- 代谢学 代谢学 代谢学
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 基于NMR的代谢分析对生物研究至关重要.
- 目前的解释受到不完整的数据库和不一致的统计分析的限制.
- 数据规范化实践可能引入偏见并影响结果.
研究的目的:
- 在NMR代谢学中评估统计指标 (p值,VIP,AUC,FC) 的一致性.
- 评估数据规范化对统计学意义的影响.
- 确定用于峰值分配的代谢物数据库的完整性.
- 分析跨数据库的代谢物信息的重叠和独特性.
主要方法:
- 在胰腺癌模型 (老鼠和细胞系) 中分析了统计指标和正常化效应.
- 使用Chenomx,HMDB和COLMAR数据库评估了共振分配的完整性.
- 量化数据库的交叉点和独特性.
主要成果:
- P值和AUC值显示出强烈的相关性;VIP和FC值不太一致.
- 统计学意义结果高度依赖于数据规范化.
- 40-45%的峰值缺乏明确的数据库匹配.
- 9-22%的代谢物是个别数据库独有的.
结论:
- 在代谢学中不一致的统计分析导致了不可靠的解释.
- 数据规范化需要仔细的理由,因为它的重大影响.
- 目前的数据库有局限性,约40%的峰值分配是模糊的.
- 1D和2D数据库的标准化对于提高代谢物分配信心至关重要.
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