估计阅读时长: 3 分钟 在BILIBILI上观看视频:《【BioNovoGene Mzkit教程】代谢组学原始数据处理基础》 最近我在B站的视频页面下发现了这样的一条评论,面对质谱数据分析领域内的初学者的求教,其实自己也是非常的诚惶诚恐的。因为在视频中所使用的脚本语言是自己开发的一门新语言,所以可能给一些初学者造成了一部分的困扰哈哈😅😄😅😅。首先先对这个粉丝说一声抱歉哈。 针对上述的提问,我的回答大概是有以下的几点: Order by Date Name Attachments question_20230223 • 17 kB • 31 click […]
估计阅读时长: 3 分钟 在代谢组学领域内,LCMS原始数据分析一般分为非靶向全扫原始数据,以及仅针对某些离子进行扫描的MRM靶向质谱数据。虽然二者都是基于LCMS方法进行实验,但是MRM靶向数据由于在事先已经通过实验确定,得到了Q1和Q3离子对信息,所以可以仅针对某一些特定代谢物进行检测。因为MRM数据是针对于某些代谢物检测的靶向数据,所以其XIC谱图在没有同分异构体存在的情况下,一般是很纯净的目标化合物的检测结果数据。所以在原始数据分离,定量计算方面都要比非靶向全扫结果数据要容易很多。 Order by Date Name Attachments xcms-logo-white • 183 kB • 82 click 01.07.2022lcmspreproc_slides_1.2 • 136 […]
估计阅读时长: 9 分钟 一般而言,如果我们在进行组学数据分析的时候,如果想要比较两组数据之间是否存在有差异性,一般是对两两比较的两组数据进行T-检验。但是在代谢组学数据分析领域内,则很多的组学数据分析情况为比较两组以上的数据,寻找差异的biomarker。那这个时候就需要使用上ANOVA统计检验方法了。 Order by Date Name Attachments anova • 105 kB • 184 click 28.05.2022ANOVA-screen • 27 […]
估计阅读时长: 2 分钟 在BILIBILI上观看视频:【空间代谢组学】AP-MALDI 质谱成像技术介绍 哈啰,大家好呀,鸽了大半年之后,你们的小姐姐又回来啦。为了更好的制作出质量更高的视频,你们的六神无主鸠小姐姐呀,在这大半年的时间里面一直在努力的学习新技术。经过半年的钻研学习,收获满满。谈到最近几年的热门尖端技术,大家都会谈论到空间转录组和单细胞技术。一般而言,代谢组学的发展要稍微滞后于转录组学研究。最近一年呢,随着空间转录组的热度的降低,空间代谢组的热潮也终于姗姗来迟终于到来了。今天呢,我想要为大家介绍的是在最近几年内出现的,目前比较火热的空间代谢组学研究领域内的质谱成像技术。 Order by Date Name Attachments 3D-MS-imaging-using-dual-beam-and-dual-spectrometer-mode-10-of-single-rat-alveolar • 99 kB • 93 click 06.05.2022Microsoft […]
估计阅读时长: 5 分钟 在之前的BioDeep代谢物数据库整合工作之中,所提取的代谢物注释信息的唯一编码是来自于数据库表之中的递增主键。由于数据库之中的递增主键的唯一编码值是与数据内容完全无关的数据,所以在基于图数据库做数据库整合的结果在两次整合操作之后,可能会因为先后输出顺序不一致的原因,得到的在关系型数据库中的唯一递增编号可能会完全不一样了。这个问题会对数据库更新操作造成非常大的困扰。 Order by Date Name Attachments 450px-Hash_table_5_0_1_1_1_1_1_LL • 26 kB • 94 click 16.04.2022metadata-table • 58 […]
估计阅读时长: 3 分钟 目前我们根据质谱数据进行代谢物ROI注释分析,很大一部分的工作是建立在已经可以被纯化的化合物的纯标准品所建立的标准品库数据的比对操作之上的。但是依赖于质谱参考谱图数据库所完成的代谢物注释分析,也仅能够得到很小的一部分结果,因为能够纯化或者合成的化合物在整个自然界中目前只占比较小的一部分。并且购买标准品也会需要耗费大量的实验室资金预算。 Order by Date Name Attachments The-Periodic-Table • 2 MB • 107 click 20.03.2022Leucine[M+H]+ • 33 […]
估计阅读时长: 7 分钟 https://github.com/xieguigang/ms-imaging Order by Date Name Attachments HR2MSI_mouse_urinary_bladder_S096_RGB • 7 MB • 112 click 13.11.2021peerj-cs-07-585 • 16 […]
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[…] 在上面所提到的线性变化转换过程,其实就是一个热图绘制的过程。我们一般按照不同的颜色谱做线性变换映射,就可以得到对应的不同颜色系列下的NRRD热图成像渲染结果。对于NRRD图像文件的热图成像渲染原理,其实是和质谱成像的渲染原理一摸一样的(对于质谱成像渲染而言,其主要的原理也就是将对应的扫描点上的目标离子的intensity值取出,构建出一个和NRRD文件中的光栅矩阵数据一摸一样的矩阵数据,基于这个矩阵数据进行线性变换映射到对应的颜色值完成热图成像可视化操作)。 […]
[…] 如果我们需要将得到光栅矩阵数据进行可视化,该怎样做呢?其实,如果我们了解过热图成像或者质谱成像的原理的话,实际上对于这个光栅矩阵的原始数据进行成像的原理应该就会很清楚了。在我们拿到这个矩阵之后,可以将矩阵的行和列看作为二维图像空间之中的x和y坐标信息,然后对应的矩阵中的单元格值可以映射为一个对应的颜色,即可将从NRRD文件之中拿到的光栅矩阵数据给可视化出来。将光栅矩阵中的数值映射为对应的颜色值的方法原理,大家可以参考一下《【热图数据可视化】颜色插值计算原理》的内容介绍,一摸一样。 […]
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