代谢组学数据分析流程
代谢组学数据分析流程一般包括以下步骤：
1. 数据预处理：对原始数据进行清洗和整理，包括去除离群值、处理缺失值、数据归一化等。
2. 数据质控：进行质量控制，包括批次效应的校正、数据中心的构建等。
3. 统计分析：利用单变量和多变量分析方法，例如主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)等，对数据进行深入挖掘，发现与疾病、生物过程等相关的潜在生物标志物。
4. 代谢物初筛：通过计算差异倍数T/U检验等方法，筛选出在疾病或生物过程中变化显著的代谢物。
5. 锁定目标分子：利用机器学习算法，如逻辑回归(LR)、LASSO、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、Xgboost和神经网络等，从庞大的特征数据中高效筛选到简单组合的、可以代表整体数据特性的一组panel。
6. ROC曲线：利用已筛选出的标志物，绘制ROC曲线，计算曲线下面积(AUC)，以评估预测模型的效能。
7. 计算患病风险概率：在建立的模型中，利用测试集样本的特性数据，预测其患病风险概率。
