Comprehensive analysis of metabolomics data from metabolite identification through quantification, statistical analysis, pathway interpretation, and integration with other omics layers.
| Data Import | LC-MS, GC-MS, NMR, targeted/untargeted platforms | | Metabolite Identification | Match to HMDB, KEGG, PubChem, spectral libraries | | Quality Control | Peak quality, blank subtraction, internal standard normalization | | Normalization | Probabilistic quotient, total ion current, internal standards |
| Statistical Analysis | Univariate and multivariate (PCA, PLS-DA, OPLS-DA) | | Differential Analysis | Identify significant metabolite changes | | Pathway Enrichment | KEGG, Reactome, BioCyc metabolic pathway analysis | | Metabolite-Enzyme Integration | Correlate with expression data | | Flux Analysis | Metabolic flux balance analysis (FBA) |
대사산물 식별, 정량화, 경로 분석, 대사 흐름을 포함한 대사체학 데이터를 분석합니다. 표적 및 비표적 실험의 LC-MS, GC-MS, NMR 데이터를 처리합니다. 정규화, 통계 분석, 경로 강화, 대사산물-효소 통합 및 바이오마커 발견을 수행합니다. 대사체학 데이터 세트 분석, 차등 대사 산물 식별, 대사 경로 연구, 전사체학/단백질체학 통합, 대사 바이오마커 발견, 플럭스 균형 분석 수행 또는 질병, 약물 반응 또는 생리학적 조건에서 대사 표현형 특성 분석에 사용합니다. 출처: mims-harvard/tooluniverse.