metaboAnalyst 这个网络工具自2009年诞生以来，已在代谢组学数据分析这片领域内牢牢扎根。便更好地应对了日益增加的用户需求，它可用于代谢组学数据分析、注释、整合其他组学数据。metaboAnalyst 已迁至Google云服务器上。在2007年，约25%代谢组学研究使用过metaboAnalyst 。https://www.metaboanalyst.ca关于工具的使用metaboAnalyst 4.0的使用是在Prime-Faces（v6.1）组件库（http://primefaces.org/）和R软件（版本3.4.3）中实现的。sigma.jsJavascript库（http://sigmajs.org）用于实现交互式网络可视化。下面参照一篇由McGill大学Wishart课题组于2019年12月在《Current Protocols in Bioinformatics》期刊上发表的文章“Using metaboAnalyst 4.0 for Comprehensive and Integrative metabolomics Data Analysis”，了解到metaboAnalyst 目前已更新至第四个版本。metaboAnalyst 4.0版本的主要特点如下：

McGill大学课题组在这篇发表文章上还清楚描述了metaboAnalyst 4.0的基本工作流程和12个详细的操作方案。Basic Protocol 1: Data uploading, processing, and normalizationBasic Protocol 2: Identification of significant variablesBasic Protocol 3: Multivariate exploratory data analysisBasic Protocol 4: Functional interpretation of metabolomic dataBasic Protocol 5: Biomarker analysis based on receiver operating characteristic (ROC) curvesBasic Protocol 6: Time-series and two-factor data analysisBasic Protocol 7: Sample size estimation and power analysisBasic Protocol 8: Joint pathway analysisBasic Protocol 9: MS peaks to pathway activitiesBasic Protocol 10: Biomarker meta-analysisBasic Protocol 11: Knowledge-based network exploration of multi-omics dataBasic Protocol 12: metaboAnalystR introduction流程图当中包含了数据处理和数据分析这两部分，而数据分析部分里包含三个模块：探索性统计分析、功能性富集分析、数据处理和通用功能、数据集成和系统生物学。探索性统计分析类模块 用于一般统计、生物标志物分析、双因素/时间序列分析和功效分析。功能富集分析类模块除了用于代谢物组富集分析和靶向代谢组学数据的通路分析两个现有模块外，还包括一个根据MS数据预测通路活性的新模块。数据集成和系统生物学类包括三个模块（生物标志物meta分析、联合通路分析和network explorer）。数据处理和通用功能类模块包含通用数据处理工具，如化合物ID转换,批处理效应校正，以及与三个基于网络的实用工具的关联，包含支持NMR的Bayesil, 支持GC-MS的GC-AutoFit以及支持LC-MS的XCMS Online。小编的能力有限，今天给大家简单描述了此款生信工具，希望能帮助从事代谢组学研究的研究学者。有问题，请多多包涵，可以在下面留言区提出哦！    以上就是本篇文章【MetaboAnalyst ：代谢组学在线分析神器】的全部内容了，欢迎阅览 ！ 文章地址：http://sicmodule.kub2b.com/news/236.html 
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