非靶向代谢组KEGG富集分析

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非靶向代谢组KEGG富集分析

适用于非靶向代谢组，用T检验(或ANOVA)挑出显著差异的代谢物，再用ORA寻找这些代谢物显著富集的KEGG通路，并计算拓扑影响力

样本分组和丰度表:

第一列应为样本名，第二列为样本对应分组；第一行应包含代谢物标识，可以是代谢物ID，名称等

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文件中的代谢物标识类型:

应尽量使用ID，而不是化合物名称，各数据库化合物名称区别较大，可能无法匹配到化合物，导致结果为空

KEGG化合物IDs

对丰度进行标准化校正:

关闭则不会对丰度数据进行标准化校正处理；标准化校正分三步：1.样本内校正，即样本里所有features的丰度除以该样本的丰度中位数（类似相对丰度计算）；2.丰度矩阵校正，即对所有丰度值进行log转化；3.feature内校正，即feature对应的所有样本丰度减去该feature丰度均值再除以该feature丰度标准差

代谢物所属物种:

人类

挑选代谢物的p值阈值:

用T检验(三个分组以上则用ANOVA)挑选出在分组间有显著差异的代谢物集合，该代谢物集合将参与后续ORA(过表达分析)

ORA的p值阈值:

设置过表达分析挑选代谢通路的p值阈值

柱形图展示富集通路个数上限:

将挑选p值最小的通路展示

任务备注:

0-20个字母，数字，下划线或汉字的组合

任务完成时发邮件提醒我

使用说明

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