单变量统计分析

在进行两组样本间的差异代谢物分析时，常用的单变量分析方法包括变异倍数分析（fold changeanalysis, fc analysis）、t检验，以及综合前两种分析方法的火山图（volcanoplot）。利用单变量分析可以直观地显示两样本间代谢物变化的显著性，从而帮助我们筛选潜在的标志代谢物（通常以fc>2.0 且 pvalue<0.05作为筛选标准）。下图显示了数据的火山图，图中枚红色点为fc>2.0且pvalue<0.05的代谢物，即单变量统计分析筛选的差异代谢物。其余各组的火山图会以附件形式给出。 

火山图分析 

注：数据结果的火山图（volcano plot），绿、红色点为显著性差异代谢物（pvalue<0.05） 

百泰派克选择有多维统计分析筛选标准（vip>1）和单变量统计分析筛选标准（fc > 2.0且pvalue<0.05）的代谢物作为具有显著性差异的代谢物（图12）。鉴定出的显著性差异代谢物会以表格形式给出。 

显著性差异的代谢物 "

百泰派克生物科技-您身边的生物质谱专家
北京百泰派克生物科技有限公司（beijing bio-tech pack technology company ltd.简称btp）从事以生物质谱为依托的生物药物表征，大分子物质（包括蛋白质、多肽、代谢物）质谱分析以及小分子物质检测服务。公司采用iso9001质量控制体系，专业提供以质谱为基础的cro检测分析服务，业务范围覆盖蛋白质组学、多肽组学、代谢组学、生物药物表征、单细胞分析、单细胞质谱流式、生信云分析以及多组学生物质谱整合分析等。7大质量控制检测平台，服务3000+企业，10000+客户的选择，致力于为您提供y_ō_u|z_h_ì的生物质谱分析服务!