
客户: 郭壮
2021年02月24日
| 项目名称 | |||
|---|---|---|---|
| 代谢组学云分析 | |||
| 合同编号 | |||
| MJ20210102017 | |||
| 项目样本信息 | |||
| 样本来源 | 菌 | ||
| 样本类型 | 上清冻干粉 | ||
| 备注 | |||
| 客户信息 | |||
| 单位名称 | 湖北文理学院 | ||
| 单位地址 | |||
| 项目联系人 | 郭壮 | 电话 | 13871642237 |
| 邮箱 | guozhuang1984@163.com | ||
| 美吉联系人信息 | |||
| 销售员 | 方洋(华中) | 电话 | 18516710347 |
| 邮箱 | yang.fang@majorbio.com | ||
| 技术支持 | 胡齐慧 | 电话 | 021-20725029 |
| 邮箱 | protein@majorbio.com | ||


样本信息表
| Sample Initial Name | Sample Analysis Name | Group Name | Sample Description |
|---|---|---|---|
| E1_3 | E1_3 | EC | |
| D3_1 | D3_1 | DC | |
| D1_1 | D1_1 | DC | |
| D4_1 | D4_1 | DC | |
| E4_2 | E4_2 | EC | |
| D3_2 | D3_2 | DC | |
| E2_1 | E2_1 | EC | |
| E1_2 | E1_2 | EC | |
| E2_3 | E2_3 | EC | |
| QC02 | QC02 | QC |
注:展示本项目的样本基本信息,包括Sample initial/analysis name(样本初始/现用名称)、Group name(组名)以及Sample description(样品描述)。“样本描述”和“样本现用名称”可通过【在线编辑】进行再次编辑,修改后,页面展示修改后的样本名。
test
| 集合名称 | 代谢物数 | 集合类型 | 分析记录 | 对比组 | 筛选条件 |
|---|---|---|---|---|---|
| ERT | 6 | 自建代谢集 | 样本比较分析>venn分析 | ||
| DAT | 10 | 自建代谢集 | 样本比较分析>venn分析 | ||
| NEGDA | 4 | 自建代谢集 | 样本比较分析>venn分析 | ||
| ERNEG | 5 | 自建代谢集 | 样本比较分析>venn分析 | ||
| pyramid_bios | 3 | 自建代谢集 | 代谢集分析>KEGG通路富集 | ||
| flavord_biosy | 13 | 自建代谢集 | 代谢集分析>KEGG通路富集 | ||
| down_zong | 103 | 差异代谢集 | 差异代谢物分析>两组比较和筛选 | ||
| up_zong | 122 | 差异代谢集 | 差异代谢物分析>两组比较和筛选 | ||
| phe | 1 | 自建代谢集 | |||
| tyr | 1 | 自建代谢集 | |||
| trp | 2 | 自建代谢集 | |||
| down1 | 12 | 自建代谢集 | 代谢集分析>KEGG功能通路 | ||
| down | 48 | 差异代谢集 | 差异代谢物分析>两组比较和筛选 | ||
| up | 47 | 差异代谢集 | 差异代谢物分析>两组比较和筛选 | ||
| da_neg | 4 | 自建代谢集 | 样本比较分析>venn分析 | ||
| da_pos | 6 | 自建代谢集 | 样本比较分析>venn分析 | ||
| EC_vs_DC_aK45 | 225 | 差异代谢集 | 差异代谢物分析>两组比较和筛选 | ||
| DiffSet_mix | 225 | 代谢集 | |||
| EC_vs_DC | 225 | 代谢集 | |||
| Set_Origin | 719 | 代谢集 | |||
| Set_Raw | 724 | 代谢集 |
注:(1)集合名称;(2)该集合中代谢物数目;(3)集合类型:① 差异代谢-通过两组比较、两样本比较筛选的差异代谢集合;② 自建代谢集-通过勾选代谢物创建出的关注代谢集;③ 代谢集:有3个分别是 Set_Origin、Set_Raw和DiffSet_mix。(Set_Origin和Set_Raw通过工作流默认将Origin数据表、Raw数据表中有名称的代谢物创建的集合;DiffSet_mix工作流默认创建的所有差异代谢集的并集);(4)分析记录:代谢集合是在哪个分析中获得的;(5)对比组:是哪个对比组;(6)筛选条件:如果是差异代谢集:是由哪些筛选条件创建的。
根据代谢物在不同样本间的表达情况,对样本的进行相关性热图分析和PCA主成分分析,评价组内样本的相似性和组间样本的差异性。
样本相关性Heatmap图样本之间的相关性分析,一方面检验生物学重复之间的变异是否符合实验设计的预期,另一方面为差异代谢物分析提供基本参考。相关系数越接近于1,表明代谢物在样本间的表达量相似度越高,即样本间相关性越好。 样本间代谢物表达差异程度可通过统计学中的距离进行量化分析,使用统计算法计算两两样本间距离,获得距离矩阵和可视化统计分析。
PCA分析PCA分析(Principal Component Analysis),即主成分分析,是一种对数据进行简化分析的技术,这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构,去除噪音和冗余,将原有的复杂数据降维,揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。其优点是简单且无参数限制。实际项目中,我们可以通过PCA找出离群样品、判别相似性高的样品簇等。
PCA分析本质上是一种无监督的多元统计分析方法,能从总体上反应各组样本之间的总体差异和组内样本之间的变异度大小。样本代谢物表达模式越相似,反映在PCA图中的距离越近。基本原理是利用数学的方法,将原来变量重新组合成新的互相无关的几个综合变量(即主成分),对所有因素按重要性排序,通常靠后的微小因素被忽略掉,通过降维,从而起到简化数据的作用。将多组数据的差异反映在二维坐标图上,坐标轴取能够最大反映样品间差异的两个特征值。
样本间代谢物组成和丰度的变异程度可通过样本间的相关性数据进行量化分析,相关性越接近于1,表明样本间的代谢物组成和丰度相似度越高。
样本相关性数据表
| D2_1 | D2_2 | D1_3 | D1_1 | D1_2 | D4_1 | D4_3 | D3_2 | D4_2 | D2_3 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D2_1 | 1 | 0.97501 | 0.96 | 0.95483 | 0.95565 | 0.9632 | 0.95491 | 0.95572 | 0.96408 | 0.96061 |
| D2_2 | 0.97501 | 1 | 0.96201 | 0.95925 | 0.95929 | 0.968 | 0.96022 | 0.95893 | 0.96407 | 0.97231 |
| D1_3 | 0.96 | 0.96201 | 1 | 0.97435 | 0.9734 | 0.96586 | 0.95761 | 0.95502 | 0.95605 | 0.95848 |
| D1_1 | 0.95483 | 0.95925 | 0.97435 | 1 | 0.97203 | 0.96046 | 0.95475 | 0.94877 | 0.9531 | 0.95826 |
| D1_2 | 0.95565 | 0.95929 | 0.9734 | 0.97203 | 1 | 0.95802 | 0.95446 | 0.9515 | 0.95167 | 0.95541 |
| D4_1 | 0.9632 | 0.968 | 0.96586 | 0.96046 | 0.95802 | 1 | 0.97483 | 0.95857 | 0.97447 | 0.96489 |
| D4_3 | 0.95491 | 0.96022 | 0.95761 | 0.95475 | 0.95446 | 0.97483 | 1 | 0.94997 | 0.96875 | 0.96163 |
| D3_2 | 0.95572 | 0.95893 | 0.95502 | 0.94877 | 0.9515 | 0.95857 | 0.94997 | 1 | 0.95065 | 0.95571 |
| D4_2 | 0.96408 | 0.96407 | 0.95605 | 0.9531 | 0.95167 | 0.97447 | 0.96875 | 0.95065 | 1 | 0.95195 |
| D2_3 | 0.96061 | 0.97231 | 0.95848 | 0.95826 | 0.95541 | 0.96489 | 0.96163 | 0.95571 | 0.95195 | 1 |
注:第一行和第一列为样本名,表中数值为每两个样本间的相关性系数或相关性P值,相关性系数的绝对值越大表示两个样本的相关性越强;相关性P值越小,表示两个样本的相关性越显著。
PCA分析(Principal Component Analysis),即主成分分析,是一种对数据进行简化分析的技术,这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构,去除噪音和冗余,将原有的复杂数据降维,揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。
PCA模型参数表
| A | r2x | r2x(cum) |
|---|---|---|
| p1 | 0.656 | 0.656 |
| p2 | 0.051 | 0.707 |
注:R2X表示模型对X变量差异的解释性,R2X(cum)表示累积的差异解释性,数值越接近1说明模型越好,越低说明模型的拟合准确性越差。p1和p2分别表示第一和第二主成分贡献值。
PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis),即偏最小二乘法判别分析,是多变量数据分析技术中的判别分析法,经常用来处理分类和判别问题。通过对主成分适当的旋转,PLS-DA可以有效的对组间观察值进行区分,并且能够找到导致组间区别的影响变量。
样本PLS-DA模型参数
| A | R²X | R²X(cum) | R²Y | R²Y(cum) | Q² | Q²(cum) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| p1 | 0.793 | 0.793 | 0.591 | 0.591 | 0.583 | 0.583 |
| p2 | 0.0364 | 0.829 | 0.336 | 0.927 | 0.785 | 0.91 |
| p3 | 0.0262 | 0.856 | 0.0558 | 0.983 | 0.547 | 0.959 |
| p4 | 0.0163 | 0.872 | 0.0141 | 0.997 | 0.652 | 0.986 |
注:R2X和R2Y分别表示所建模型对X和Y矩阵的解释率,R2X(cum)和R2Y(cum)表示累积解释率;Q2表示模型的预测能力,这3个指标越接近于1时表示模型越稳定可靠,Q2 > 0.5表示模型的预测能力较好,Q2 < 0.5表示模型的预测能力较差。p1,p2分别表示第一,第二主成分。
根据质谱鉴定得到全部代谢物与KEGG和HMDB数据库进行比对,获得代谢物在数据库的注释信息,并对其在数据库的注释情况进行统计。
KEGG Compound是小分子、生物聚合物和其他与生物系统相关的化学物质的集合。KEGG Compound 分类是按照代谢物参与的生物学功能层级等级进行分类,主要分类有:生物过程(Compounds with biological roles),活性肽(Bioactive peptides),内分泌干扰物(Endocrine disrupting compounds),农药(Pesticides),植物次级代谢物(Phytochemical compounds),脂类(Lipids);将鉴定的代谢物比对到KEGG Compound数据库获得代谢物分类概况和并统计作图。详情参考 https://www.kegg.jp/kegg/compound/。
KEGG化合物分类统计表
| First Category | Second Category | Number |
|---|---|---|
| Carbohydrates | Monosaccharides | 3 |
| Carbohydrates | Oligosaccharides | 1 |
| Hormones and transmitters | Neurotransmitters | 3 |
| Hormones and transmitters | Other hormones | 1 |
| Hormones and transmitters | Steroid hormones | 1 |
| Lipids | Eicosanoids | 1 |
| Lipids | Fatty acids | 1 |
| Lipids | Phospholipids | 3 |
| Nucleic acids | Bases | 4 |
| Nucleic acids | Nucleosides | 2 |
注: (1)First Category:KEGG化合物注释的一级分类;(2)Second Category:KEGG化合物注释的二级分类;(3)number:注释到此二级分类的代谢物数目【点击数字可以弹出代谢物详情表查看代谢物的基本信息】。
KEGG PATHWAY数据库是一个人工绘制的代谢通路的集合,主要描述分子间相互作用,生理生化反应和基因产物间关系等的信息。根据代谢物比对到KEGG compound ID 的信息,可以获知代谢物参与的代谢通路信息,从而评价其对生物新陈代谢过程的影响。
KEGG通路统计表
| First Category | Second Category | Number |
|---|---|---|
| Cellular Processes | Cell growth and death | 1 |
| Cellular Processes | Cell motility | 1 |
| Cellular Processes | Cellular community - eukaryotes | 2 |
| Drug Development | Skeleton-based classification | 1 |
| Drug Development | Target-based classification: Enzymes | 1 |
| Drug Development | Target-based classification: G protein-coupled receptors | 2 |
| Environmental Information Processing | Membrane transport | 20 |
| Environmental Information Processing | Signal transduction | 9 |
| Environmental Information Processing | Signaling molecules and interaction | 6 |
| Genetic Information Processing | Translation | 11 |
注: (1)First Category:代谢通路的一级分类;(2)Second Category:代谢通路的二级分类;(3)number:Number:注释到该二级通路上代谢物的数量【点击数字可以弹出代谢物详情表查看代谢物的基本信息】。
KEGG重要通路统计表
| Pathway | Pathway ID | First Category | Second Category | Number |
|---|---|---|---|---|
| Biosynthesis of phenylpropanoids | map01061 | Metabolism | Chemical structure transformation maps | 22 |
| Biosynthesis of plant secondary metabolites | map01060 | Metabolism | Chemical structure transformation maps | 19 |
| ABC transporters | map02010 | Environmental Information Processing | Membrane transport | 17 |
| Flavonoid biosynthesis | map00941 | Metabolism | Biosynthesis of other secondary metabolites | 16 |
| Protein digestion and absorption | map04974 | Organismal Systems | Digestive system | 17 |
| Biosynthesis of alkaloids derived from shikimate pathway | map01063 | Metabolism | Chemical structure transformation maps | 12 |
| Central carbon metabolism in cancer | map05230 | Human Diseases | Cancer: overview | 12 |
| Aminoacyl-tRNA biosynthesis | map00970 | Genetic Information Processing | Translation | 11 |
| Phenylpropanoid biosynthesis | map00940 | Metabolism | Biosynthesis of other secondary metabolites | 10 |
| Biosynthesis of alkaloids derived from ornithine, lysine and nicotinic acid | map01064 | Metabolism | Chemical structure transformation maps | 9 |
注: (1)Pathway:通路名称;(2)Pathway ID:通路ID号;(3)First Category:代谢通路的一级分类;(4)Second Category:代谢通路的二级分类;(5)number:Number:该通路上代谢物的数量【点击数字可以弹出代谢物详情表查看代谢物的基本信息】。
人类代谢数据库(HMDB,https://hmdb.ca)是最大、最全面的生物体特异性代谢数据库。包含有关人类代谢物及其生物学作用、生理浓度、疾病相关性、化学反应、代谢途径和参考光谱的综合信息。目前,该数据库包含220945个代谢物条目,包括水溶性和脂溶性代谢物。此外,还包含了8610个和这些代谢条目有关的蛋白质序列(酶和转运蛋白)。
每个代谢物条目里包含物质的分子量、结构、分子式、分类、生物学作用、生理浓度、组织位置、疾病和遗传关联、化学和酶促反应、代谢途径和参考图谱等信息。还有超链接能够连接到其它数据库,包括KEGG、PubChem、MetaCyc和ChEBI等。
HMDB化合物分类统计表
| Superclass | Number |
|---|---|
| Lipids and lipid-like molecules | 163 |
| Organic acids and derivatives | 117 |
| Organoheterocyclic compounds | 82 |
| Phenylpropanoids and polyketides | 73 |
| Organic oxygen compounds | 63 |
| Benzenoids | 33 |
| Nucleosides, nucleotides, and analogues | 7 |
| Organic nitrogen compounds | 5 |
| Alkaloids and derivatives | 4 |
| Lignans, neolignans and related compounds | 2 |
注:展示注释到的所选HMDB层级(Superclass、Class或Subclass)的名称和代谢物数量【点击数字可以弹出代谢物详情表查看代谢物的基本信息】。
代谢物注释信息-化合物分类分布统计表
| Superclass |
|---|
注:第一列为HMDB分类,根据选择分类类型展示Superclass、Class或Subclass,第二列之后为各个分组在不同分类下代谢物数量/表达量总和的多少,可以勾选数字查看代谢物或创建代谢集。
HMDB化合物分类统计表
| Superclass | Number |
|---|---|
| Lipids and lipid-like molecules | 163 |
| Organic acids and derivatives | 117 |
| Organoheterocyclic compounds | 82 |
| Phenylpropanoids and polyketides | 73 |
| Organic oxygen compounds | 63 |
| Benzenoids | 33 |
| Nucleosides, nucleotides, and analogues | 7 |
| Organic nitrogen compounds | 5 |
| Alkaloids and derivatives | 4 |
| Lignans, neolignans and related compounds | 2 |
注:展示注释到的所选HMDB层级(Superclass、Class或Subclass)的名称和代谢物数量【点击数字可以弹出代谢物详情表查看代谢物的基本信息】。
将代谢物在HMDB、KEGG 数据库的功能注释进行汇总,并提供多种检索方式,实现查询特定功能对应的代谢物信息,或根据代谢物ID获得功能信息。
代谢物注释信息总览表
| ID | Metabolite | 代谢物 | Metab ID | KEGG Pathway ID | KEGG Pathway Description | Library ID | Adducts | Formula | Retention time | 通路 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| pos_1 | metab_0 | - | metab_0 | - | - | - | - | - | 1.9596 | - |
| pos_2 | metab_1 | - | metab_1 | - | - | - | - | - | 2.8403 | - |
| pos_3 | metab_2 | - | metab_2 | - | - | - | - | - | 0.6682 | - |
| pos_4 | metab_3 | - | metab_3 | - | - | - | - | - | 0.6682 | - |
| pos_5 | metab_4 | - | metab_4 | - | - | - | - | - | 0.7590 | - |
| pos_6 | metab_5 | - | metab_5 | - | - | - | - | - | 0.8996 | - |
| pos_7 | metab_6 | - | metab_6 | - | - | - | - | - | 0.9712 | - |
| pos_8 | metab_7 | - | metab_7 | - | - | - | - | - | 1.1823 | - |
| pos_9 | metab_8 | - | metab_8 | - | - | - | - | - | 2.3453 | - |
| pos_10 | metab_9 | - | metab_9 | - | - | - | - | - | 3.0307 | - |
注:(1)ID:质谱搜库鉴定得到的数据矩阵中,根据不同离子模式,随机给每个离子峰的编号;(2)Metabolite: 鉴定到的代谢物名称,其中metab_[0,9]表示没有定性到的离子峰;(3)代谢物:鉴定到的代谢物中文名称,此中文翻译仅供参考,请结合实际情况进行判断;(4)Metab ID:云平台分析中,随机给每个离子峰的编号,用于创建代谢集等运算;(5)level:代谢物鉴定等级B(i):基于MS/MS二级谱库的精确匹配(自建库),这是代谢最高的鉴定准确度;B(ii) 基于计算机模拟的MS/MS二级谱库精确匹配(公开库,理论库)(LC项目特有);(6)KEGG Pathway ID:通路ID号;(7)KEGG Pathway Description:通路名称;(8)通路:通路中文翻译;(9)Library ID:代谢物在相应搜库数据库的登录号;(10)Adducts:加合离子模式,指在质谱电离过程中,目标分析物分子(M)与其它离子或分子结合形成一个带电的复合离子;(11)Formula:代谢物的化学式;(12)Retention time:指带电离子在色谱中的保留时间;(13)KEGG Compound ID:KEGG数据库登录号;(14)Mode:离子模式,pos正离子,neg负离子模式;(15)KEGG Compound First Category:该代谢物在KEGG Compound数据库中的分类一级信息;(16)KEGG Compound Second Category:该代谢物在KEGG Compound数据库中的分类二级信息;(17)KEGG Pathway First Category:该通路KEGG Pathway数据中通路一级信息;(18)KEGG Pathway Second Category:该通路KEGG Pathway数据中通路二级信息;(19)HMDB Superclass:该代谢物在HMDB数据库中一级分类信息;(20)HMDB Subclass:该代谢物在HMDB数据库中二级分类信息;(21)HMDB Class:该代谢物在HMDB数据库中三级分类信息;(22)M/Z:质荷比,指带电离子的质量与所带电荷之比值;(23)Fragmentation Score:标品自建库、Metlin、LipidBlast等谱图数据库搜库得分(LC项目);(24)Theoretical fragmentation Score:HMDB等理论数据库搜库得分(LC项目);(25)Mass error:质量偏差(ppm);(26)CAS ID:化学物质登录号;(27)RSD:QC样本相对标准偏差。(28)Quant Mass:定量离子(GC项目);(29)RI:实验测定的保留指数(GC和顶空项目);(30)Library RI:为数据库查询的保留指数(GC和顶空项目);(31)RI Score:保留指数的打分值,得分值越高,物质鉴定就越准确(GC项目);(32)Odour:气味属性信息(顶空项目特有);(33)Odour class:依据气味数据库对物质结构进行分类(顶空项目特有);(34)CCS:碰撞截面积(离子淌度参数)(4D代谢特有);(35)Delta_CCS [%]:碰撞截面积相对偏差百分比(4D代谢特有);(36)mSigma:同位素相似性偏差值(4D代谢特有);(36)Annotations:注释的数据库来源(4D代谢特有);(37)AQ:五维Annotation Quality(定性因子)的定性情况:每个维度用0,1,2 来表示;0表示没有使用这个因子,1和2表示满足因子的情况(4D代谢特有);(38)AQ Details:最终采用的定性因子(4D代谢特有);(39)Annotation Source:最终定性的数据库来源(4D代谢特有)。
明星通路代谢物注释详情表
| Metabolite | 代谢物 | Metab ID | level | KEGG Compound ID | KEGG Pathway ID | KEGG Pathway Description | 通路描述 | KEGG Pathway First Category | KEGG Pathway Second Category | 明星通路 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Hypoxanthine | 次黄嘌呤 | metab_29 | - | C00262 | map01100;map00230 | Metabolic pathways; Purine metabolism | 代谢途径;嘌呤代谢; | Metabolism;Metabolism | Global and overview maps;Nucleotide metabolism | -;植物激素; |
| Glycerophosphocholine | 甘油磷酸胆碱 | metab_102 | - | C00670 | map00565;map00564;map05231 | Ether lipid metabolism; Glycerophospholipid metabolism; Choline metabolism in cancer | 醚脂代谢;甘油磷脂代谢;癌症的胆碱代谢; | Metabolism;Metabolism;Human Diseases | Lipid metabolism;Lipid metabolism;Cancer: overview | -;脂质代谢;-; |
| 2-Hydroxycinnamic acid | 2 -羟基肉桂酸 | metab_136 | - | C01772 | map01100;map00940;map00360;map01110;map01120 | Metabolic pathways; Phenylpropanoid biosynthesis; Phenylalanine metabolism; Biosynthesis of secondary metabolites; Microbial metabolism in diverse environments | 代谢途径;苯丙烷生物合成;苯丙氨酸代谢;次级代谢产物的生物合成;不同环境中的微生物代谢; | Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism | Global and overview maps;Biosynthesis of other secondary metabolites;Amino acid metabolism;Global and overview maps;Global and overview maps | -;类黄酮;氨基酸代谢;-;-; |
| Geranylgeraniol | 香叶基香叶醇 | metab_247 | - | C09094 | map01110;map00904 | Biosynthesis of secondary metabolites; Diterpenoid biosynthesis | 次级代谢产物的生物合成;二萜生物合成; | Metabolism;Metabolism | Global and overview maps;Metabolism of terpenoids and polyketides | -;植物激素; |
| 4-Hydroxyphenylpyruvic acid | 对羟基苯丙酮酸 | metab_402 | - | C01179 | map01100;map01110;map01210;map00130;map01055;map00998;map01230;map00950;map00350;map00261;map00400;map00401;map01063;map01060 | Metabolic pathways; Biosynthesis of secondary metabolites; 2-Oxocarboxylic acid metabolism; Ubiquinone and other terpenoid-quinone biosynthesis; Biosynthesis of vancomycin group antibiotics; Biosynthesis of various secondary metabolites - part 2; Biosynthesis of amino acids; Isoquinoline alkaloid biosynthesis; Tyrosine metabolism; Monobactam biosynthesis; Phenylalanine, tyrosine and tryptophan biosynthesis; Novobiocin biosynthesis; Biosynthesis of alkaloids derived from shikimate pathway; Biosynthesis of plant secondary metabolites | 代谢途径;次级代谢产物的生物合成;2-氧代羧酸代谢;泛醌和其他萜类醌生物合成;万古霉素类抗生素的生物合成;各种抗生素的生物合成;氨基酸生物合成;异喹啉生物碱生物合成;酪氨酸代谢;单环菌素生物合成;苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成;新生霉素生物合成;莽草酸途径衍生生物碱的生物合成;植物次生代谢产物的生物合成; | Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism | Global and overview maps;Global and overview maps;Global and overview maps;Metabolism of cofactors and vitamins;Metabolism of terpenoids and polyketides;Biosynthesis of other secondary metabolites;Global and overview maps;Biosynthesis of other secondary metabolites;Amino acid metabolism;Biosynthesis of other secondary metabolites;Amino acid metabolism;Biosynthesis of other secondary metabolites;Chemical structure transformation maps;Chemical structure transformation maps | -;-;-;-;-;-;-;-;氨基酸代谢;-;-;-;-;-; |
| L-Phenylalanine | L-苯丙氨酸 | metab_465 | - | C00079 | map01100;map04978;map01110;map00970;map00460;map00960;map02010;map00998;map01230;map00966;map01210;map00940;map01070;map00360;map04974;map00400;map01064;map01063;map05230;map01061;map01060 | Metabolic pathways; Mineral absorption; Biosynthesis of secondary metabolites; Aminoacyl-tRNA biosynthesis; Cyanoamino acid metabolism; Tropane, piperidine and pyridine alkaloid biosynthesis; ABC transporters; Biosynthesis of various secondary metabolites - part 2; Biosynthesis of amino acids; Glucosinolate biosynthesis; 2-Oxocarboxylic acid metabolism; Phenylpropanoid biosynthesis; Biosynthesis of plant hormones; Phenylalanine metabolism; Protein digestion and absorption; Phenylalanine, tyrosine and tryptophan biosynthesis; Biosynthesis of alkaloids derived from ornithine, lysine and nicotinic acid; Biosynthesis of alkaloids derived from shikimate pathway; Central carbon metabolism in cancer; Biosynthesis of phenylpropanoids; Biosynthesis of plant secondary metabolites | 代谢途径;矿物质吸收;次级代谢产物的生物合成;氨酰基tRNA生物合成;氰基氨基酸代谢;莨菪烷、哌啶和吡啶生物碱的生物合成;ABC转运器;各种抗生素的生物合成;氨基酸生物合成;硫代葡萄糖苷生物合成;2-氧代羧酸代谢;苯丙烷生物合成;植物激素的生物合成;苯丙氨酸代谢;蛋白质的消化和吸收;苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成;鸟氨酸、赖氨酸和烟酸生物碱的生物合成;莽草酸途径衍生生物碱的生物合成;癌症的中心碳代谢;苯丙素类化合物的生物合成;植物次生代谢产物的生物合成; | Metabolism;Organismal Systems;Metabolism;Genetic Information Processing;Metabolism;Metabolism;Environmental Information Processing;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Organismal Systems;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Human Diseases;Metabolism;Metabolism | Global and overview maps;Digestive system;Global and overview maps;Translation;Metabolism of other amino acids;Biosynthesis of other secondary metabolites;Membrane transport;Biosynthesis of other secondary metabolites;Global and overview maps;Biosynthesis of other secondary metabolites;Global and overview maps;Biosynthesis of other secondary metabolites;Chemical structure transformation maps;Amino acid metabolism;Digestive system;Amino acid metabolism;Chemical structure transformation maps;Chemical structure transformation maps;Cancer: overview;Chemical structure transformation maps;Chemical structure transformation maps | -;-;-;-;-;-;-;-;-;-;-;类黄酮;-;氨基酸代谢;-;-;-;-;-;-;-; |
| Phenylacetaldehyde | 苯乙醛 | metab_748 | - | C00601 | map01100;map00360;map01120;map00643 | Metabolic pathways; Phenylalanine metabolism; Microbial metabolism in diverse environments; Styrene degradation | 代谢途径;苯丙氨酸代谢;不同环境中的微生物代谢;苯乙烯降解; | Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism | Global and overview maps;Amino acid metabolism;Global and overview maps;Xenobiotics biodegradation and metabolism | -;氨基酸代谢;-;-; |
| Guanine | 鸟嘌呤 | metab_761 | - | C00242 | map01100;map00230 | Metabolic pathways; Purine metabolism | 代谢途径;嘌呤代谢; | Metabolism;Metabolism | Global and overview maps;Nucleotide metabolism | -;植物激素; |
| Indole-3-acetamide | 吲哚-3-乙酰胺 | metab_923 | - | C02693 | map01100;map00380 | Metabolic pathways; Tryptophan metabolism | 代谢途径;色氨酸代谢; | Metabolism;Metabolism | Global and overview maps;Amino acid metabolism | -;植物激素; |
| L-Tyrosine | L-酪氨酸 | metab_935 | - | C00082 | map01110;map00998;map00350;map00730;map00965;map00966;map05012;map00940;map04728;map05034;map01063;map05031;map01060;map01100;map01210;map00130;map01230;map00680;map00360;map00261;map00400;map00401;map00460;map05030;map04974;map00950;map00970;map01055;map05230;map01059;map04916;map04917 | Biosynthesis of secondary metabolites; Biosynthesis of various secondary metabolites - part 2; Tyrosine metabolism; Thiamine metabolism; Betalain biosynthesis; Glucosinolate biosynthesis; Parkinson disease; Phenylpropanoid biosynthesis; Dopaminergic synapse; Alcoholism; Biosynthesis of alkaloids derived from shikimate pathway; Amphetamine addiction; Biosynthesis of plant secondary metabolites; Metabolic pathways; 2-Oxocarboxylic acid metabolism; Ubiquinone and other terpenoid-quinone biosynthesis; Biosynthesis of amino acids; Methane metabolism; Phenylalanine metabolism; Monobactam biosynthesis; Phenylalanine, tyrosine and tryptophan biosynthesis; Novobiocin biosynthesis; Cyanoamino acid metabolism; Cocaine addiction; Protein digestion and absorption; Isoquinoline alkaloid biosynthesis; Aminoacyl-tRNA biosynthesis; Biosynthesis of vancomycin group antibiotics; Central carbon metabolism in cancer; Biosynthesis of enediyne antibiotics; Melanogenesis; Prolactin signaling pathway | 次级代谢产物的生物合成;各种抗生素的生物合成;酪氨酸代谢;硫胺素代谢;Betalain生物合成;硫代葡萄糖苷生物合成;帕金森病;苯丙烷生物合成;多巴胺能突触;酒精中毒;莽草酸途径衍生生物碱的生物合成;苯丙胺成瘾;植物次生代谢产物的生物合成;代谢途径;2-氧代羧酸代谢;泛醌和其他萜类醌生物合成;氨基酸生物合成;甲烷代谢;苯丙氨酸代谢;单环菌素生物合成;苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成;新生霉素生物合成;氰基氨基酸代谢;可卡因成瘾;蛋白质的消化和吸收;异喹啉生物碱生物合成;氨酰基tRNA生物合成;万古霉素类抗生素的生物合成;癌症的中心碳代谢;烯二炔类抗生素的生物合成;黑色素生成;催乳素信号通路; | Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Human Diseases;Metabolism;Organismal Systems;Human Diseases;Metabolism;Human Diseases;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Metabolism;Human Diseases;Organismal Systems;Metabolism;Genetic Information Processing;Metabolism;Human Diseases;Metabolism;Organismal Systems;Organismal Systems | Global and overview maps;Biosynthesis of other secondary metabolites;Amino acid metabolism;Metabolism of cofactors and vitamins;Biosynthesis of other secondary metabolites;Biosynthesis of other secondary metabolites;Neurodegenerative disease;Biosynthesis of other secondary metabolites;Nervous system;Substance dependence;Chemical structure transformation maps;Substance dependence;Chemical structure transformation maps;Global and overview maps;Global and overview maps;Metabolism of cofactors and vitamins;Global and overview maps;Energy metabolism;Amino acid metabolism;Biosynthesis of other secondary metabolites;Amino acid metabolism;Biosynthesis of other secondary metabolites;Metabolism of other amino acids;Substance dependence;Digestive system;Biosynthesis of other secondary metabolites;Translation;Metabolism of terpenoids and polyketides;Cancer: overview;Metabolism of terpenoids and polyketides;Endocrine system;Endocrine system | -;-;氨基酸代谢;-;-;-;-;类黄酮;-;-;-;-;-;-;-;-;-;-;氨基酸代谢;-;-;-;-;-;-;-;-;-;-;-;-;-; |
注: (1)metabolite: 代谢数据库中名称;(2)代谢物:代谢物中文名称,此中文翻译仅供参考,请结合实际情况进行判断;;(3)Metab ID:云平台分析中,随机给每个离子峰的编号,用于创建代谢集等运算;;(4)level:代谢物鉴定等级B(i):基于MS/MS二级谱库的精确匹配(自建库),这是代谢最高的鉴定准确度;B(ii) 基于计算机模拟的MS/MS二级谱库精确匹配(公开库,理论库);(5)KEGG Compound ID:KEGG数据库化合物登录号;(6)KEGG Pathway ID:通路ID号;(7)KEGG Pathway Description:通路名称;(8)通路:通路中文翻译;(9)KEGG Pathway First Category:该通路KEGG Pathway数据中通路一级信息;(10)KEGG Pathway Second Category:该通路KEGG Pathway数据中通路二级信息;(11)明星通路:所属的明星通路,多个以分号分隔。
明星通路注释详情表
| Pathway ID | Pathway | 通路描述 | 明星通路 | First Category | Second Category | Number |
|---|---|---|---|---|---|---|
| map00010 | Glycolysis / Gluconeogenesis | 糖酵解/糖原异生 | 能量代谢 | Metabolism | Carbohydrate metabolism | 1 |
| map00020 | Citrate cycle (TCA cycle) | 柠檬酸盐循环(TCA循环) | 能量代谢 | Metabolism | Carbohydrate metabolism | 3 |
| map00120 | Primary bile acid biosynthesis | 初级胆汁酸生物合成 | 胆汁酸代谢 | Metabolism | Lipid metabolism | 1 |
| map00230 | Purine metabolism | 嘌呤代谢 | 植物激素 | Metabolism | Nucleotide metabolism | 6 |
| map00250 | Alanine, aspartate and glutamate metabolism | 丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢 | 氨基酸代谢 | Metabolism | Amino acid metabolism | 3 |
| map00350 | Tyrosine metabolism | 酪氨酸代谢 | 氨基酸代谢 | Metabolism | Amino acid metabolism | 6 |
| map00360 | Phenylalanine metabolism | 苯丙氨酸代谢 | 氨基酸代谢 | Metabolism | Amino acid metabolism | 6 |
| map00380 | Tryptophan metabolism | 色氨酸代谢 | 植物激素 | Metabolism | Amino acid metabolism | 9 |
| map00564 | Glycerophospholipid metabolism | 甘油磷脂代谢 | 脂质代谢 | Metabolism | Lipid metabolism | 6 |
| map00600 | Sphingolipid metabolism | 鞘脂代谢 | 脂质代谢 | Metabolism | Lipid metabolism | 2 |
注: (1)Pathway ID:通路ID号,点击红色图标可跳转查看在线通路;(2) Pathway Description:通路名称;(3)通路描述:通路中文翻译;(4)明星通路:所属的明星通路;(5)KEGG Pathway First Category:该通路KEGG Pathway数据中通路一级信息;(6)KEGG Pathway Second Category:该通路KEGG Pathway数据中通路二级信息;metabolite: 代谢数据库中名称;(7)Number:通路上注释的代谢物个数,点击ketchup代谢物详情表。
差异代谢物分析包括多元统计分析和单维统计分析,其中多元统计能捕捉到具有相互关联的差异性变量有利于代谢调控网络研究;单维的统计能独立分析单个变量的统计学意义,在数据分析中起到验证和补充的作用;因此代谢组学中使用多元统计和单维统计同时筛选到的差异变量应该是最重要和最值得关注的差异代谢物。
代谢组学数据具有“高维、海量”的特点,因此需要结合单变量统计分析和多元统计分析的方法来筛选两个生物组别间的差异代谢物。单变量统计分析方法包括参数检验和非参数检验。多元统计分析方法包括主成分分析、偏最小二乘法判别分析等。通过单变量分析和多变量分析来筛选两个生物组别间的差异代谢物。本项目首先通过PCA分析和PLSDA分析来分析两组的整体差异情况。再通过OPLSDA分析中代谢物的VIP值(如果OPLSDA过拟合则用PLSDA的VIP值)和单变量分析中的Fold change和p-value来进行差异代谢物的筛选,并绘制火山图。
组间差异详情表
| Metabolite | 代谢物 | P_value | FDR | VIP_pred_OPLS-DA | VIP_PLS-DA | FC(/) | Log2FC(/) | Significant | Regulate | KEGG Compound ID |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| L-Proline | L-脯氨酸 | 0.08627 | 0.09654 | 0.1652 | 0.1619 | 1.0067 | 0.0096 | no | up | C00148 |
| Hypoxanthine | 次黄嘌呤 | 0.0001259 | 0.0001705 | 0.4527 | 0.4552 | 0.973 | -0.0395 | no | up | C00262 |
| Alpha-CEHC | - | 2.204E-26 | 1.162E-24 | 1.5931 | 1.5923 | 1.3935 | 0.4787 | no | up | - |
| N-ACETYLPROLINE | N -乙酰脯氨酸 | 0.1518 | 0.1664 | 0.1125 | 0.1332 | 1.0047 | 0.0068 | no | up | - |
| Glycerophosphocholine | 甘油磷酸胆碱 | 0.004319 | 0.005275 | 0.3545 | 0.3625 | 1.0215 | 0.0307 | no | up | C00670 |
| Octopine | 章鱼碱 | 1.441E-6 | 2.294E-6 | 0.5536 | 0.55 | 0.9636 | -0.0535 | no | up | C04137 |
| 2-Hydroxycinnamic acid | 2 -羟基肉桂酸 | 3.939E-10 | 8.988E-10 | 0.5633 | 0.559 | 0.97 | -0.0439 | no | up | C01772 |
| N-Fructosyl isoleucine | - | 0.02493 | 0.02892 | 0.2169 | 0.2178 | 0.9914 | -0.0125 | no | up | - |
| (Z)-alpha-Bergamotenoic acid | (Z) -α-佛手柑烯酸 | 1.876E-21 | 2.589E-20 | 0.8465 | 0.8454 | 1.0825 | 0.1144 | no | up | - |
| 3-Hydroxy-beta-ionone | 3-羟基-β-紫罗兰酮 | 0.01036 | 0.01234 | 0.2006 | 0.2121 | 1.0081 | 0.0116 | no | up | - |
注:(1)ID:质谱搜库鉴定得到的数据矩阵中,根据不同离子模式,随机给每个离子峰的编号;(2)Metabolite: 鉴定到的代谢物名称,其中metab_[0,9]表示没有定性到的离子峰;(3)Metab ID:云平台分析中,随机给每个离子峰的编号,用于创建代谢集等运算;(4)graph:代谢物丰度在两组间的分布展示[柱状图,箱线图,小提琴图];(5)VIP_pred_OPLS-DA:该代谢物在两组间OPLS-DA模型中的VIP值(6)VIP_PLS-DA:该代谢物在两组间的PLSDA模型VIP值;(7)FC(Y/X):该代谢物在两组间的差异表达倍数(fold change)。X:该代谢物在对照组X中的表达量,Y:该代谢物在实验组Y中的表达量,X为对照;(8)P-value:该代谢物在两样本间的差异显著性检验结果;默认筛选标准VIP_pred_OPLS-DA > 1,P-value < 0.05;(9)FDR:校正后的P值;(10)KEGG Compound ID:KEGG数据库登录号;(11)Library ID:代谢物在相应搜库数据库的登录号;(12)M/Z:质荷比,指带电离子的质量与所带电荷之比值;(13)Mode:离子检测模式,包括正离子和负离子模式;(14)Adducts:加合离子模式,指代谢物与细胞大分子之间通过共价键形成的稳定结构;(15)Formula:代谢物的化学式;(16)Retention time:指带电离子在色谱中的保留时间;其它列为依次为该代谢物在KEGG Compound数据库中的分类层级细信息和KEGG Pathway数据中通路层级信息,HMDB中的分类信息,以及代谢物在各样本中的丰度信息。
差异火山图
注:横坐标为代谢物在两组间表达差异的倍数变化值,即log2FC,纵坐标为代谢物表达量变化差异的统计学检验值,即-log10(p_value)值,值越高则表达差异越显著,横纵坐标的数值都做了对数化处理。图中每个点代表一个特定的代谢物,点的大小表示Vip值。默认红色点表示显著上调的代谢物,蓝色点表示显著下调的代谢物,灰色点为非显著差异代谢物。对应数据见差异详情表。将所有代谢物映射上去之后,可以获知,在左边的点为表达差异下调的代谢物,右边的点为表达差异上调的代谢物,越靠左右两边和上边的点表达差异越显著。
差异火山图
注:横坐标为代谢物在两组间表达差异的倍数变化值,即log2FC,纵坐标为代谢物表达量变化差异的统计学检验值,即-log10(p_value)值,值越高则表达差异越显著,横纵坐标的数值都做了对数化处理。图中每个点代表一个特定的代谢物,点的大小表示Vip值。默认红色点表示显著上调的代谢物,蓝色点表示显著下调的代谢物,灰色点为非显著差异代谢物。对应数据见差异详情表。将所有代谢物映射上去之后,可以获知,在左边的点为表达差异下调的代谢物,右边的点为表达差异上调的代谢物,越靠左右两边和上边的点表达差异越显著。
PCA得分图
注:PCA得分图。样本通过降维分析后,在主成分p1,p2上有相对坐标点,各个坐标点的距离代表了样本间聚集和离散程度,距离越近表明样本间相似性越高,距离越远表明样本间差异性越大。通过PCA分析可以观察实验模型中的组间分离趋势,以及是否有异常点出现,同时从原始数据上反映组间和组内的变异度。置信椭圆表示本组“真实”样本在95% 的置信度下,分布在此区域内;超过此区域可认为是可能异常样本。
PCA模型参数图
| A | r2x | r2x(cum) |
|---|---|---|
| p1 | 0.676 | 0.676 |
| p2 | 0.0495 | 0.725 |
| p1 | 0.796 | 0.796 |
| p2 | 0.0313 | 0.827 |
| p1 | 0.792 | 0.792 |
| o1 | 0.0354 | 0.827 |
| sum | NA | 0.827 |
| p1 | 0.683 | 0.683 |
| p2 | 0.0595 | 0.742 |
| p1 | 0.811 | 0.811 |
注:R2X表示模型对X变量差异的解释性,R2X(cum)表示累积的差异解释性,数值越接近1说明模型越好,越低说明模型的拟合准确性越差。p1和p2分别表示第一和第二主成分贡献值。
PLS-DA模型参数图
| A | r2x | r2x(cum) | r2y | r2y(cum) | q2 | q2(cum) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| o1 | 0.0354 | 0.827 | 0.005 | 0.005 | 0.0056 | 0.0056 |
| p1 | 0.676 | 0.676 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| p1 | 0.683 | 0.683 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| p1 | 0.796 | 0.796 | 0.995 | 0.995 | 0.993 | 0.993 |
| p1 | 0.792 | 0.792 | 0.995 | 0.995 | 0.993 | 0.993 |
| p1 | 0.811 | 0.811 | 0.995 | 0.995 | 0.995 | 0.995 |
| p2 | 0.0495 | 0.725 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| p2 | 0.0595 | 0.742 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| p2 | 0.0313 | 0.827 | 0.005 | 1 | 0.817 | 0.999 |
| sum | 0 | 0.827 | 0 | 1 | 0 | 0.999 |
注:R2X和R2Y分别表示所建模型对X和Y矩阵的解释率,R2X(cum)和R2Y(cum)表示累积解释率;Q2表示模型的预测能力,这3个指标越接近于1时表示模型越稳定可靠,Q2 > 0.5表示模型的预测能力较好,Q2 < 0.5表示模型的预测能力较差。p1,p2分别表示第一,第二主成分。
OPLS-DA模型参数图
| A | r2x | r2x(cum) | r2y | r2y(cum) | q2 | q2(cum) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| p1 | 0.676 | 0 | 0 | 0 | ||
| p2 | 0.0495 | 0 | 0 | 0 | ||
| p1 | 0.796 | 0.796 | 0.995 | 0.995 | 0.993 | 0.993 |
| p2 | 0.0313 | 0.827 | 0.005 | 1 | 0.817 | 0.999 |
| p1 | 0.792 | 0.792 | 0.995 | 0.995 | 0.993 | 0.993 |
| o1 | 0.0354 | 0.827 | 0.005 | 0.00499 | 0.0056 | 0.0056 |
| p1 | 0.683 | 0 | 0 | 0 | ||
| p2 | 0.0595 | 0 | 0 | 0 | ||
| p1 | 0.811 | 0.811 | 0.995 | 0.995 | 0.995 | 0.995 |
| sum | 0.827 | 1 | 0.999 |
注:R2X和R2Y分别表示所建模型对X和Y矩阵的解释率,R2X(cum)和R2Y(cum)表示累积解释率;Q2标示模型的预测能力,这3个指标越接近于1时表示模型越稳定可靠,Q2 > 0.5表示模型的预测能力较好,Q2 < 0.5表示模型的预测能力较差。p1表示主成分;o1, o2分别表示第一,第二正交成分。
根据一定的筛选条件(比如功能、表达量以及表达差异情况等),获得的代谢集,并对其进行分析。
维恩图(Venn),也叫温氏图、韦恩图、范氏图,用于显示元素集合重叠区域的图表。韦恩图是关系型图表,通过图形与图形之间的层叠关系,来表示可展示各个代谢集间的共有或特有的代谢物。
☆Tips:通过该部分分析,可以迅速锁定不同对比组中共有和特有的代谢物,表明实验各阶段诱导了哪些代谢物发生变化,结合功能注释可以快速挖掘到与研究相关的功能注释结果。
表达模式相似的代谢物通常具有功能相关性。对选择的代谢集中的代谢物进行聚类分析,包括聚类热图和子聚类趋势图。
☆Tips:这部分内容比较重要,对差异表达的代谢物进行聚类,可以直观的看出不同组别差异代谢物变化趋势,表明实验各阶段哪些代谢物发生了显著上下调的变化。
聚类热图数据表
| Subcluster | Num |
|---|---|
注: 第一列为质谱搜库鉴定得到的数据矩阵中,根据不同离子模式,随机给每个离子峰的编号,第二列为代谢物名称,其它列为代谢物在各样本中的表达量(经过数据预处理和Scale变换)。
子聚类分析表
| Subcluster | Num |
|---|---|
| Subcluster1 | 113 |
| Subcluster2 | 37 |
| Subcluster3 | 48 |
| Subcluster4 | 1 |
| Subcluster5 | 4 |
| Subcluster6 | 6 |
| Subcluster7 | 4 |
| Subcluster8 | 2 |
| Subcluster9 | 7 |
| Subcluster10 | 3 |
注:Subcluster:Subcluster子聚类名称;Num:为该子聚类下代谢物的个数。
子聚类分析表
| Subcluster | Num |
|---|---|
| Subcluster1 | 113 |
| Subcluster2 | 37 |
| Subcluster3 | 48 |
| Subcluster4 | 1 |
| Subcluster5 | 4 |
| Subcluster6 | 6 |
| Subcluster7 | 4 |
| Subcluster8 | 2 |
| Subcluster9 | 7 |
| Subcluster10 | 3 |
注:Subcluster:Subcluster子聚类名称;Num:为该子聚类下代谢物的个数。
通过聚类热图和VIP条形图,展示各差异组中代谢物在各样本中的表达模式和代谢物在多元统计分析的VIP和单维统计中的P值,从而直观的看出差异代谢物的重要性和表达量趋势变化。
vip 分析图
注:左侧为代谢物聚类树状图,分支越近,说明样本内所有代谢物的表达模式越接近;每列表示一个样本,下方为样本名称;每行表示一个代谢物,颜色表示该代谢物在该组样本中相对表达量的大小,颜色梯度与数值大小的对应关系见梯度色块。右侧为代谢物VIP条形图,条形长度表示该代谢物对两组差异的贡献值,默认不小于1,值越大表示该代谢物在两组间差异越大。条形颜色表示代谢物在两组样本中差异显著性,即P_value值,P_value越小,-log10(P-value) 越大,颜色越深。右侧*代表P<0.05,**代表P<0.01,***代表P<0.001
vip 层级聚类
| ID | Metabolite | Metab ID | VIP_Oplsda | P_value | D1_1 | D1_2 | D1_3 | D2_1 | D2_2 | D2_3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| neg_5798 | Lithocholyltaurine | metab_14037 | 2.1889 | 2.768E-13 | -1.2395 | -1.23 | -0.6403 | -1.2327 | -1.2042 | -1.2182 |
| pos_5638 | Phenylalanyl-Asparagine | metab_5546 | 2.1048 | 1.233E-15 | -1.4262 | -0.7664 | -1.0819 | -0.9314 | -1.385 | -0.5935 |
| neg_7317 | Procyanidin C1 | metab_15534 | 2.0765 | 8.194E-24 | 0.9593 | 0.9646 | 0.9804 | 0.9582 | 0.987 | 0.9776 |
| pos_678 | Maltooctaose | metab_677 | 2.0659 | 5.459E-29 | 1.019 | 1.0145 | 0.9983 | 0.8633 | 0.9792 | 1.1256 |
| neg_5801 | Pyroglutamylvaline | metab_14040 | 2.0171 | 2.773E-21 | -1.1743 | -0.8512 | -1.1643 | -0.9689 | -0.9654 | -0.7154 |
| neg_7080 | Glutaminylphenylalanine | metab_15305 | 2.005 | 1.063E-19 | -0.9634 | -0.7221 | -1.0253 | -0.8653 | -0.7173 | -0.9301 |
| neg_3213 | Ethyl 7-epi-12-hydroxyjasmonate glucoside | metab_11458 | 1.9008 | 5.64E-19 | -0.8526 | -0.8681 | -1.215 | -1.2166 | -0.7644 | -1.1958 |
| pos_6014 | Phenylalanyl-Glutamine | metab_5917 | 1.8965 | 2.765E-18 | -0.941 | -1.3388 | -1.3022 | -0.7147 | -1.1089 | -0.8585 |
| pos_6202 | Floribundoside | metab_6098 | 1.8934 | 1.196E-19 | 0.9967 | 1.0016 | 1.0184 | 1.0351 | 1.0634 | 1.0291 |
| pos_5135 | 7alpha-hydroxy-3-oxochol-4-en-24-oic Acid | metab_5045 | 1.8762 | 2.194E-18 | -1.1048 | -1.1939 | -1.1545 | -1.1759 | -0.5828 | -0.7544 |
注: ID:质谱搜库鉴定得到的数据矩阵中,根据不同离子模式,随机给每个离子峰的编号;metabolite :代谢集中的代谢物; VIP_value表示该代谢物对两组差异的贡献值,VIP值来源取决于参数设置时选择的模型,默认VIP_OPLS-DA不小于1,值越大表示该代谢物在两组间差异越大;P_value表示该代谢物在两组样本间的差异显著性;其它列表示该代谢物在不同样本中的相对表达量(通过scale和log转化)。
代谢物相关性分析通过计算各个代谢物间的相关性和距离,筛选表达模式相似的代谢物,研究代谢物间的功能相关性和推测未知代谢物的功能。
相关性数据表
| Metabolite | MG(0:0/14:1(9Z)/0:0) | (±)12,13-DiHOME | FA(18:1(OH3)) | (±)9-HpODE | ALANYL-dl-LEUCINE | Pyroglutamyl-Isoleucine | Gamma-Glutamylthreonine | Threoninyl-Isoleucine | Glutamylvaline | Fasoracetam |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gamma-Glutamylthreonine | 0.9852 | 0.9813 | 0.9903 | 0.9891 | 0.9941 | 0.9975 | 1 | 0.9949 | 0.9962 | 0.9904 |
| Threoninyl-Isoleucine | 0.9788 | 0.9811 | 0.9884 | 0.986 | 0.9883 | 0.9909 | 0.9949 | 1 | 0.9982 | 0.9965 |
| Tyrosyl-Leucine | 0.9757 | 0.9758 | 0.9845 | 0.9805 | 0.9869 | 0.9873 | 0.9903 | 0.993 | 0.9932 | 0.994 |
| Threoninyl-Valine | 0.9823 | 0.9855 | 0.9922 | 0.9899 | 0.9951 | 0.9932 | 0.9946 | 0.9955 | 0.9976 | 0.9928 |
| Cinnamic acid | 0.9782 | 0.9836 | 0.9906 | 0.987 | 0.9924 | 0.9887 | 0.9888 | 0.9893 | 0.992 | 0.9895 |
| 3beta-3-Hydroxy-18-lupen-21-one | -0.981 | -0.9855 | -0.9926 | -0.9893 | -0.9897 | -0.9901 | -0.9914 | -0.9945 | -0.996 | -0.9961 |
| 4-Hydroxyphenylpyruvic acid | -0.9819 | -0.979 | -0.9899 | -0.9861 | -0.9916 | -0.992 | -0.9905 | -0.9893 | -0.9913 | -0.9904 |
| 3,4,5-trihydroxy-6-[(3-methylbut-2-enoyl)oxy]oxane-2-carboxylic acid | -0.9903 | -0.9782 | -0.9852 | -0.9829 | -0.9825 | -0.9833 | -0.9748 | -0.9652 | -0.9733 | -0.9695 |
| 6-Methylquinoline | -0.9807 | -0.9693 | -0.9808 | -0.9767 | -0.9788 | -0.9809 | -0.9808 | -0.9817 | -0.984 | -0.9798 |
| 7-Methylguanosine | -0.8608 | -0.8608 | -0.8689 | -0.8636 | -0.8943 | -0.8728 | -0.8736 | -0.8729 | -0.8808 | -0.8635 |
注:代谢物间的相关性系数r,[-1,1],相关性系数大于零表示正相关,小于零表示负相关,相关性系数的绝对值|r|越大表示相关性越强。一般情况下,|r|≥0.7时,可认为两变量间强相关;0.4≤|r|<0.7,可认为两变量中度相关;0.2≤|r|<0.4,可认为两变量弱相关;|r|<0.2,可认为两变量极弱相关或不相关。P-value:统计学上用P-value评价代谢物间相关性的显著程度。P-value<0.05 ,表示显著相关,P-value <0.001,表示极显著相关。
KEGG Compound是小分子、生物聚合物和其他与生物系统相关的化学物质的集合。KEGG Compound 分类是按照代谢物参与的生物学功能层级等级进行分类,主要分类有:生物过程(Compounds with biological roles),活性肽(Bioactive peptides),内分泌干扰物(Endocrine disrupting compounds),农药(Pesticides),植物次级代谢物(Phytochemical compounds),脂类(Lipids);将鉴定的代谢物比对到KEGG Compound数据库获得代谢物分类概况和并统计作图。详情参考 https://www.kegg.jp/kegg/compound/。
☆Tips:通过KEGG化合物分类可以将代谢物分为脂,肽等分类,而大多同类型的化合物具有相似的理化性质或生物学功能,便于进行数据挖掘及生物学意义的阐述。
KEGG化合物分类统计表
| First Category | Second Category | Number |
|---|---|---|
| Carbohydrates | Monosaccharides | 3 |
| Carbohydrates | Oligosaccharides | 1 |
| Hormones and transmitters | Neurotransmitters | 3 |
| Hormones and transmitters | Other hormones | 1 |
| Hormones and transmitters | Steroid hormones | 1 |
| Lipids | Eicosanoids | 1 |
| Lipids | Fatty acids | 1 |
| Lipids | Phospholipids | 3 |
| Nucleic acids | Bases | 4 |
| Nucleic acids | Nucleosides | 2 |
注: First Category:代谢物的KEGG Brite一级分类;Second Category:代谢物的KEGG Brite二级分类;number:注释到此二级分类的相应代谢物集中代谢物数目。
KEGG PATHWAY数据库是一个人工绘制的代谢通路的集合,主要描述分子间相互作用,生理生化反应和基因产物间关系等的信息。根据代谢物比对到KEGG compound ID 的信息,可以获知代谢物参与的代谢通路信息,从而评价其对生物新陈代谢过程的影响。
☆Tips:这部分内容对于研究功能分析是非常重要的模块,寻找关键代谢物(可以是差异代谢物、目标变化趋势代谢物、目标模块代谢物)并识别它们的功能,研究者通过对通路分析了解到通路被哪些差异表达的代谢物富集较多,标志着该通路比较重要。
KEGG注释统计表
| First Category | Second Category | Number |
|---|---|---|
| Environmental Information Processing | Membrane transport | 1 |
| Environmental Information Processing | Signal transduction | 1 |
| Human Diseases | Cancer: overview | 2 |
| Metabolism | Amino acid metabolism | 2 |
| Metabolism | Biosynthesis of other secondary metabolites | 17 |
| Metabolism | Carbohydrate metabolism | 1 |
| Metabolism | Chemical structure transformation maps | 8 |
| Metabolism | Lipid metabolism | 2 |
| Metabolism | Metabolism of cofactors and vitamins | 1 |
| Metabolism | Metabolism of terpenoids and polyketides | 1 |
注: First Category:代谢通路的一级分类;Second Category:代谢通路的二级分类;number:注释到此二级分类的相应代谢物集中代谢物数目。
KEGG通路富集分析是指对选择的代谢集进行富集分析,使用超几何分布算法获得该代谢集中的代谢物显著富集的通路。通常情况下,默认采用BH方法对P值进行校正,当经过校正的P值<0.05时,认为此通路存在显著富集情况。
☆Tips:这部分内容对于研究功能分析是非常重要的模块,寻找关键代谢物(可以是差异代谢物、目标变化趋势代谢物、目标模块代谢物)并识别它们的功能,是我们进行代谢分析的最主要目的之一。这些关键的代谢物一般与功能改变密切相关,如动物受疾病感染后脂类代谢、氨基酸代谢、胆汁酸代谢过程会失调。在文章中在鉴定了差异表达代谢物后,会在随后承接几句关于这些失调代谢物所涉及通路的描述。讨论这些差异代谢物主要映射到那些KEGG通路中,以说明代谢物表达的改变会导致那些调控途径原有功能失调,进而与表型联系起来。
KEGG通路差异丰度得分图
注:图中横坐标表示差异丰度得分(DA Score),纵坐标表示KEGG代谢通路名字。DA Score反映代谢通路所有代谢物的整体变化,得分1表示该通路中所有注释到的差异代谢物表达趋势上调,-1表示该通路中所有注释到的差异代谢物表达趋势下调,线段的长度表示DA Score的绝对值。圆点的大小表示该通路中注释到的差异代谢物数量,圆点越大表示该通路中差异代谢物数量越多。圆点分布在中轴右侧且线段越长,表示该通路整体表达情况越倾向于上调;圆点分布在中轴左侧且线段越长,表示该通路整体表达情况越倾向于下调。
KEGG富集统计表
| Num | First Category | Second Category | Pathway Description | 通路描述 | Pathway_ID | Database | Enrich Factor | Ratio_in_study | Ratio_in_pop | P_value |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Environmental Information Processing | Signal transduction | AMPK signaling pathway | AMPK信号通路 | map04152 | KEGG PATHWAY | 0.045454545454545 | 1/14 | 22/6147 | 0.04901 |
| 3 | Metabolism | Biosynthesis of other secondary metabolites | Isoflavonoid biosynthesis | 异黄酮生物合成 | map00943 | KEGG PATHWAY | 0.03125 | 2/14 | 64/6147 | 0.008959 |
| 5 | Metabolism | Biosynthesis of other secondary metabolites | Flavone and flavonol biosynthesis | 黄酮和黄酮醇生物合成 | map00944 | KEGG PATHWAY | 0.098039215686275 | 5/14 | 51/6147 | 6.088E-8 |
| 6 | Metabolism | Chemical structure transformation maps | Biosynthesis of phenylpropanoids | 苯丙素类化合物的生物合成 | map01061 | KEGG PATHWAY | 0.048543689320388 | 5/14 | 103/6147 | 2.128E-6 |
| 13 | Metabolism | Biosynthesis of other secondary metabolites | Flavonoid biosynthesis | 类黄酮生物合成 | map00941 | KEGG PATHWAY | 0.18918918918919 | 14/14 | 74/6147 | 3.669E-28 |
注: (1)Number:富集到该通路的代谢物数目;(2)First Category:代谢通路的一级分类;(3)Second Category:代谢通路的二级分类;(4)Pathway Description:KEGG pathway名称描述;(5)通路描述:每条KEGG通路的中文名称;(6)Pathway ID:KEGG pathway ID;(7)Database:数据库来源(Pathway或Disease),KEGG数据库中包含两个子库,一个是KEGG PATHWAY,另一个是KEGG DISEASE,KEGG数据库中某些disease通路没有ID号,用“none”表示;(8)DA Score:代谢通路的差异丰度得分;(9)Ratio_in_study:目标代谢物中注释到本通路的代谢物在目标代谢物(本代谢物集中代谢物能注释到KEGG通路的总代谢物数目)中占有的比例,斜线左边为本代谢集注释到本通路的KEGG Compound ID数目,斜线右边为本代谢物集注释到所有通路的KEGG compound ID数目;(10)Ratio_in_pop:背景代谢物中注释到本通路的代谢物在背景代谢物中占有的比例,斜线左边为背景代谢集注释到本通路KEGG compound ID 的数目,竖线右边为背景代谢集注释到所有通路的KEGG compound ID数目;(11)P_value_uncorrected:未经校正的p值,p值代表富集出来的结果是否具有统计学上的显著意义,p值越小,在统计学上就越有显著意义,一般p值小于0.05认为该功能为显著富集项;(12)P_vaule_corrected:校正后的p值。
KEGG拓扑统计表
| Num | First Category | Second Category | Pathway_ID | Match_status | Pathway Description | 通路描述 | Impact_value | P_value | P_adjust |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4 | Metabolism | Biosynthesis of other secondary metabolites | <a class="icon-btn-rich rich-icon-line fl btn-refresh-graph" style="margin-right: 5px" target_name="map00944"></a>map00944<div class="act_area" style="display: inline-block"><a target="_blank" href="/metab/metabsetkeggenrich_pathway/task_id/majorbio_323842?params=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&pathway_definition= Flavone and flavonol biosynthesis" title="pathway map" style="text-decoration: none;color: #d00402;border: 1px solid #d00402;font-weight: bold;padding: 0px 5px;border-radius: 3px;margin-left:5px;">html</a></div> | 4|30 | Flavone and flavonol biosynthesis | 黄酮和黄酮醇生物合成 | 0.547785547786 | 7.93933725479E-7 | 7.93933725479E-7 |
| 11 | Metabolism | Biosynthesis of other secondary metabolites | <a class="icon-btn-rich rich-icon-line fl btn-refresh-graph" style="margin-right: 5px" target_name="map00941"></a>map00941<div class="act_area" style="display: inline-block"><a target="_blank" href="/metab/metabsetkeggenrich_pathway/task_id/majorbio_323842?params=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&pathway_definition= Flavonoid biosynthesis" title="pathway map" style="text-decoration: none;color: #d00402;border: 1px solid #d00402;font-weight: bold;padding: 0px 5px;border-radius: 3px;margin-left:5px;">html</a></div> | 12|68 | Flavonoid biosynthesis | 类黄酮生物合成 | 0.181400904901 | 5.88692530544E-23 | 8.83038795816E-23 |
| 3 | Metabolism | Biosynthesis of other secondary metabolites | <a class="icon-btn-rich rich-icon-line fl btn-refresh-graph" style="margin-right: 5px" target_name="map00943"></a>map00943<div class="act_area" style="display: inline-block"><a target="_blank" href="/metab/metabsetkeggenrich_pathway/task_id/majorbio_323842?params=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&pathway_definition= Isoflavonoid biosynthesis" title="pathway map" style="text-decoration: none;color: #d00402;border: 1px solid #d00402;font-weight: bold;padding: 0px 5px;border-radius: 3px;margin-left:5px;">html</a></div> | 2|49 | Isoflavonoid biosynthesis | 异黄酮生物合成 | 0.021359223301 | 0.00705281558586 | 0.00528961168939 |
注:(1)Num:富集到该通路的代谢物数目;(2)First Category:代谢通路一级分类;(3)Second Category:代谢通路二级分类;(4)Pathway ID:KEGG pathway ID;(5)Match_status:表示代谢物参与通路的情况,竖线左的数据表示当前代谢集中参与本通路的个数;竖线右的数为当前通路中代谢物的总数;(6)Pathway Description:通路名称;(7)通路描述:通路中文名称;(8)Impact_value:通路综合重要性得分,总分为1;根据代谢物在通路中的相对位置计算得到;(9)P_value:代谢物参与通路的富集显著性;(10)P_adjust:矫正后的P值。
代谢集分析-KEGG通路富集分析网络结果表
| Pathway_ID | Pathway Desciption | Num | P_value |
|---|---|---|---|
| map04152 | AMPK signaling pathway | 1 | 0.04901 |
| map00943 | Isoflavonoid biosynthesis | 3 | 0.008959 |
| map00944 | Flavone and flavonol biosynthesis | 5 | 6.088E-8 |
| map01061 | Biosynthesis of phenylpropanoids | 6 | 2.128E-6 |
| map00941 | Flavonoid biosynthesis | 13 | 3.669E-28 |
注:(1)Pathway_ID:通路的ID号;(2)Pathway Description:通路名称;(3)Num:富集到这个通路的代谢物个数;(4)P_value:代谢物参与通路的富集显著性。
KEGG富集热图分析将代谢集的KEGG富集分析结果以热图的形式展现出来,每行是一个KEGG通路,每列是一个代谢集。
富集热图子聚类趋势表
| Pathway ID | Pathway_Description | Database | down | down_num |
|---|---|---|---|---|
| map00943 | Isoflavonoid biosynthesis | KEGG PATHWAY | 0.00773099696442 | 2 |
| map00944 | Flavone and flavonol biosynthesis | KEGG PATHWAY | 2.84491248469E-6 | 4 |
| map00941 | Flavonoid biosynthesis | KEGG PATHWAY | 2.21546350522E-15 | 8 |
| map01061 | Biosynthesis of phenylpropanoids | KEGG PATHWAY | 1.38642836294E-6 | 4 |
注:(1)Pathway ID:KEGG pathway ID;(2)Pathway_Description:KEGG通路描述;(3)Database:数据库来源(Pathway或Disease),KEGG数据库中包含两个子库,一个是KEGG PATHWAY,另一个是KEGG DISEASE,KEGG数据库中某些disease通路没有ID号,用“none”表示;其它列为比较组富集到该通路的代谢物个数和显著性P_value。
多代谢集富集可视化
多代谢集富集可视化
人类代谢数据库(HMDB,https://hmdb.ca)是最大、最全面的生物体特异性代谢数据库。包含有关人类代谢物及其生物学作用、生理浓度、疾病相关性、化学反应、代谢途径和参考光谱的综合信息。目前,该数据库包含220945个代谢物条目,包括水溶性和脂溶性代谢物。此外,还包含了8610个和这些代谢条目有关的蛋白质序列(酶和转运蛋白)。
每个代谢物条目里包含物质的分子量、结构、分子式、分类、生物学作用、生理浓度、组织位置、疾病和遗传关联、化学和酶促反应、代谢途径和参考图谱等信息。还有超链接能够连接到其它数据库,包括KEGG、PubChem、MetaCyc和ChEBI等。
☆Tips:HMDB被认为是人类代谢研究的标准代谢组学资源,是代谢组学物质鉴定的主要公共数据库之一,也是代谢物信息查询最重要的数据库之一。
HMDB化合物分类统计表
| Superclass | Number |
|---|---|
| Organic acids and derivatives | 50 |
| Amino acids, peptides, and analogues | 47 |
| Carboxylic acids and derivatives | 47 |
| Lipids and lipid-like molecules | 45 |
| Phenylpropanoids and polyketides | 40 |
| Flavonoids | 22 |
| Organoheterocyclic compounds | 20 |
| Not Available | 18 |
| Fatty Acyls | 17 |
| Organic oxygen compounds | 12 |
注:展示注释到的所选HMDB层级(Superclass、Class或Subclass)的名称和代谢物数量。
化合物分类分布统计表
| Superclass |
|---|
注:第一列为HMDB分类,根据选择分类类型展示Superclass、Class或Subclass,第二列之后为各个分组在不同分类下代谢物数量/表达量总和的多少,可以勾选数字查看代谢物或创建代谢集。
HMDB化合物分类统计表
| Superclass | Number |
|---|---|
| Organic acids and derivatives | 50 |
| Amino acids, peptides, and analogues | 47 |
| Carboxylic acids and derivatives | 47 |
| Lipids and lipid-like molecules | 45 |
| Phenylpropanoids and polyketides | 40 |
| Flavonoids | 22 |
| Organoheterocyclic compounds | 20 |
| Not Available | 18 |
| Fatty Acyls | 17 |
| Organic oxygen compounds | 12 |
注:展示注释到的所选HMDB层级(Superclass、Class或Subclass)的名称和代谢物数量。
HMDB化合物分类层级表
| ID | Metabolite | Metab ID | Kingdom | Superclass | Class | Subclass |
|---|---|---|---|---|---|---|
| pos_53 | Alpha-CEHC | metab_52 | Organic compounds | Organoheterocyclic compounds | Benzopyrans | 1-benzopyrans |
| pos_341 | Soyasapogenol B 3-O-b-D-glucuronide | metab_340 | Organic compounds | Lipids and lipid-like molecules | Prenol lipids | Monoterpenoids |
| pos_342 | 3beta-3-Hydroxy-18-lupen-21-one | metab_341 | Organic compounds | Lipids and lipid-like molecules | Prenol lipids | Triterpenoids |
| pos_403 | 4-Hydroxyphenylpyruvic acid | metab_402 | Organic compounds | Benzenoids | Benzene and substituted derivatives | Phenylpyruvic acid derivatives |
| pos_484 | Tyrosyl-Leucine | metab_483 | Organic compounds | Organic acids and derivatives | Carboxylic acids and derivatives | Amino acids, peptides, and analogues |
| pos_678 | Maltooctaose | metab_677 | Organic compounds | Organic oxygen compounds | Organooxygen compounds | Carbohydrates and carbohydrate conjugates |
| pos_765 | 7-Methylguanosine | metab_764 | Organic compounds | Nucleosides, nucleotides, and analogues | Purine nucleosides | Not Available |
| pos_870 | Cytidine | metab_869 | Organic compounds | Nucleosides, nucleotides, and analogues | Pyrimidine nucleosides | Not Available |
| pos_900 | Threoninyl-Isoleucine | metab_899 | Organic compounds | Organic acids and derivatives | Carboxylic acids and derivatives | Amino acids, peptides, and analogues |
| pos_960 | Gamma-Glutamylthreonine | metab_958 | Organic compounds | Organic acids and derivatives | Carboxylic acids and derivatives | Amino acids, peptides, and analogues |
注:展示注释到HMDB的代谢物以及每个HMDB层级(Superclass、Class和Subclass)的名称。