代谢组学与其他组学数据整合

如何更好地整合各种组学数据仍然是生物界面临的重大挑战，有时还面临不完善的实验设计和不同实验平台数据的整合。常用的方法有代谢途径水平分析、生物网络分析、经验相关分析等。有些软件或网站提供整合多个组学数据的即用型分析。例如，代谢途径富集分析包括：impala网站，使用来自11个数据库的3000多个代谢途径的信息，可用于整合多个组学分析；另外还有ipeap软件、metaboanalyst网站等，可以提供代谢途径富集分析。提供生物网络分析包括：samnetweb网站、可提供腹肌通路分析以及转录组和蛋白质组的网络分析； pwomics包，是一个r软件包，可以根据随时间变化的转录组和蛋白质组信息构建网络；类似的软件还有metamapr（r包，带用户界面）、metscape（cytoscape插件）、grinn（r包）等。可以进行经验相关性分析：wgcna（r软件包），可以基于相关性和网络拓扑来整合和分析多种组学数据；其他 r 软件包包括 mixomic、diffcorr、qpgraph 和巨大。类似的软件还有metamapr（r包，带用户界面）、metscape（cytoscape插件）、grinn（r包）等。可以进行经验相关性分析：wgcna（r软件包），可以基于相关性和网络拓扑来整合和分析多种组学数据；其他 r 软件包包括 mixomic、diffcorr、qpgraph 和巨大。类似的软件还有metamapr（r包，带用户界面）、metscape（cytoscape插件）、grinn（r包）等。可以进行经验相关性分析：wgcna（r软件包），可以基于相关性和网络拓扑来整合和分析多种组学数据；其他 r 软件包包括 mixomic、diffcorr、qpgraph 和巨大。

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