[发明专利]一种用于代谢组学数据处理中消除外源性成分干扰的分析方法

摘要

本发明提供一种从海量的代谢组学数据中剔除外源性成分数据的分析方法。该方法特征在于将各实验组合并分为两组，一组包含所有不给药的组，通常包括空白组和模型组，另一组只包含给药组，然后利用多变量统计方法进行处理，抽提只有在给药组中存在，而在其它组中均不存在的标志物，即为外源性成分，然后将其数据剔除，数据更新后再进行下一步的模式识别分析。该方法能够简单、快速、完全地排除外源性成分数据的干扰，从而使反映药物(尤其是中药)整体生物效应的机体内源性代谢组的整体变化获得真实展现和科学评价。

主权项

代谢组学方法评价药物整体生物效应时，一种清除外源性成分数据干扰的方法，所述方法包括步骤：(1)数据分组，即将空白组和动物模型组合并为一组，将给药组单独组成一组。(2)数据处理，即应用化学计量学的正交偏最小二乘判别分析法(OPLS‑DA)对(1)中分成的两组数据进行处理，给出S‑Plot图，或者应用化学计量学的偏最小二乘判别分析法(PLS‑DA)进行处理，给出Loadings Plot图，再或者应用化学计量学的主成分分析法(PCA)进行处理，给出Loadings Plot图。(3)数据剔除，即结合Trend Plot图，在OPLS‑DA分析的S‑Plot图中，或者是在PLS‑DA分析的Loadings Plot图中，再或者是PCA分析的Loadings Plot图中，选择只有在给药组存在而在另一组中不存在的数据点，即为外源性成分数据，将这部分数据剔除。