派森诺新版代谢云平台亮点(二):玩转 “目标代谢集”,解锁常规差异代谢物之外的新发现

可以从哪里新建目标代谢集？

非靶向代谢组学的常规分析，通常围绕“差异代谢物”展开：通过统计学阈值（如VIP值、p值）筛选差异代谢物后，再进行可视化、功能富集与通路解析。这一流程中，差异代谢物往往被默认作为“目标代谢物集”进行深度探索。

然而，生物体系中的关键代谢分子，远不止于单个比较组中的显著差异代谢物。例如：多个比较组中的共有和特有差异代谢物、特定代谢通路中的差异代谢物、呈现相似表达趋势的差异代谢物簇等，这些隐藏在海量数据中的代谢物，都可能蕴含着关键的生理生化调控线索，是解析生物学问题的重要突破口。如何打破常规分析的局限，对这类代谢物进行精准筛选与深度挖掘？派森诺新版代谢云平台的「目标代谢集」功能，正是为此而生——助您打开代谢组学研究的新视角。

接下来，我们就看看具体如何操作吧！

1. 两两比较差异分析或多组比较统计分析》差异代谢物筛选

以两两比较差异分析为例：

在“图”这里选择对应模式，再选择“表”或“差异代谢物表”，以差异代谢物表为例，1）根据需求选择差异比较组数据和设定参数阈值；

2）勾选目标代谢物，点击新建代谢集；

3）对目标代谢集命名与备注说明。

2. 目标物表达分析》趋势分析》表

1）选择感兴趣的差异代谢簇（cluster）；

2）点击新建代谢集，对目标代谢集命名与备注说明。

3. 目标物表达分析》维恩分析

1）图》图类型选择venn，选择相应数字（即不同比较组之间共有差异代谢物或者单个比较组特有差异代谢物），再点击新建代谢集，对目标代谢集命名与备注说明。

2）表》选择upset表，选择勾选不同比较组之间共有差异代谢物或者单个比较组特有差异代谢物，再点击新建代谢集，对目标代谢集命名与备注说明。

4. 目标物注释分析

目标物注释分析下每个注释模块下的数据表都可以新建代谢集，以KEGG分类注释为例：

1）选择感兴趣的KEGG分类注释物质；

2）点击新建代谢集，对目标代谢集命名与备注说明。

5. 功能富集分析/MSEA分析

功能富集分析与MSEA分析的每个分析模块下的数据表都可以新建代谢集，以KEGG通路富集分析为例：

1）选择关注的比较组分析结果；

2）点击到表，选择关注的目标通路，就能将富集到该通路的差异代谢物选中；

3）点击新建代谢集，对目标代谢集命名与备注说明。

6. 数据系统管理》代谢集管理

该模块下方默认代谢集（即带Origin后缀的）可下载后自行筛选，筛选得到差异代谢物ID；也可以下载数据预处理结果表格，筛选关注代谢物ID，整理成指定文件格式后，进行上传、命名与备注说明。

目标代谢集有何用途？

1. 目标物表达分析：聚类分析、趋势分析、维恩分析、雷达图、Z-score分析，代谢物相关性分析
2. 目标物注释分析：KEGG分类注释、ClassyFire分类注释、代谢物Source分类、疾病注释分类
3. 功能富集分析：KEGG通路富集分析、SMPDB通路富集分析、通路拓扑分析、ChemFOnt富集分析
4. 机器学习标志物分析：机器学习特征筛选
5. ROC分析：单指标ROC分析、多指标ROC分析
6. 高级绘图：热图+分组箱线图、热图+趋势图、热图+富集词条图、热图+VIP、热图+FC、桑基图+富集气泡图

以上这些模块分析均可用新建的代谢集重新分析，操作方法一致，下方以聚类热图为例：

1）“分析设置”中选择目标代谢集名称，点击运行（p.s.如果进行了预处理得到新的代谢定量表，需要在分析设置中保持代谢定量表和代谢集的对应关系）；

2）运行完成（右上方绿色表示运行完成），中间区域选择相应的代谢集及对应的分析记录，即可查看和下载该代谢集分析结果。

补充说明

1. 功能富集分析：高级富集图
   

   该模块需要两个及以上比较组可以分析，选择前面富集分析记录运行，生成新的分析结果。

2. 机器学习标志物分析：模型构建与评估
   

   该模块是基于机器学习特征筛选运行记录进行分析

3. 机器学习标志物分析：模型可解释性分析
   

   该模块是基于模型构建与评估运行记录进行分析

总之，“目标代谢物集合”功能就像一张精准定制的探索导航，让您不再受限于常规代谢物筛选框架，而是能够围绕自身的科学假说，直接聚焦那些与研究方向高度相关的关键代谢分子。善用这一功能，将助力您从复杂的代谢组数据中，高效锁定具有生理意义与研究潜力的核心代谢物，挖掘出更具深度和说服力的生物学规律与创新发现。