组学关联- 欧易集团云平台

组学关联

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根据样本一一对应关系对，计算微生物(OTU/门/纲/目/科/属/种)的相对丰度，与对应代谢物的响应强度数据之间的关联性。相关性算法可选用的有pearson相关性、spearman相关性、kendall相关性。如果不指定，默认使用spearman相关性计算方法。

组学关联散点图

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本工具为组学关联散点图（Scatter plot），可以通过两组学在二维（即水平X轴和垂直Y轴）平面分布直观表现出两者总体关系趋势。通过线性回归来衡量两组数据的相关性（可选Pearson,Spearman和 Kendall）。P值小于0.05的情况下，R2值越大，相关性越高。另外，也可以计算置信区间，用浅灰色阴影绘制在散点图中。

四九象限图交互

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四九象限图顾名思义，该图形有四（九）个象限（区域），具体拿九象限图来说，横坐标是转录组的差异倍数（取了log2），纵坐标是翻译组的差异倍数（同样取了log2），横坐标上的虚线表示转录组的差异倍数阈值，纵坐标上的虚线表示的蛋白组的差异倍数阈值，阈值线外表示显著差异的基因/蛋白，阈值线内则表示非显著差异的基因/蛋白，每个点代表一个基因/蛋白。将xy阈值线比例设为0即为四象限图。

转录和代谢组学联合分析

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转录&代谢组学分析通过将有参转录组数据与代谢数据进行综合了考量，旨在找出关键性Biomarker，提示样本间关系，揭示内在的生物学意义。目前仅支持欧易的有参转录组合代谢组学分析报告。此工具为流程，需要输入转录和代谢组学的数据包，如果没有请联系销售发起售后，手动整理。

微生物和代谢组学联合分析

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微生物&代谢组学分析通过将微生物数据与代谢数据进行综合了考量，旨在找出关键性Biomarker，提示样本间关系，揭示内在的生物学意义。目前仅支持欧易的微生物和代谢组报告。此工具为流程，需要输入微生物和代谢组学的数据包，如果没有请联系销售发起售后，手动整理。

普氏分析

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普氏分析（Procrustes Analysis），又称普鲁克分析，是一种形态分布的分析方法，主要用于展示相同个体不同组学的数据关联程度，也可以用于不同表型数据之间相似性/相异性的分析。可分析微生物菌群与临床因子（如代谢组数据）整体之间的相关性，从而揭示疾病发生发展过程中代谢物变化与微生物变化是否具有一致性。

转录和蛋白组学联合分析

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转录&蛋白组学分析通过将转录组数据与蛋白组数据进行了综合考量，旨在找出关键性Biomarker，提示样本间关系，揭示内在的生物学意义。目前仅支持欧易的转录组合蛋白组报告结果。此工具为流程，需要输入转录和蛋白组学的数据包，如果没有请联系销售发起售后，手动整理。

蛋白和代谢组学联合分析

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蛋白代谢联合分析：综合考量蛋白组学数据与代谢组学数据，旨在找出关键性Biomarker，提示样本间的关系，揭示内在的生物学意义。

微生物和转录组学联合分析

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微生物&转录组学分析通过将微生物数据与转录组数据进行综合了考量，旨在找出关键性Biomarker，提示样本间关系，揭示内在的生物学意义。目前仅支持欧易的微生物和代谢组报告。此工具为流程，需要输入微生物多样性（如16S）和转录组学的数据包，如果没有请联系销售发起售后，手动整理。

LDAs分析交互

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(Linear Discriminant Analysis)LDA又称为线性鉴别分析，通过将样例投影到一条直线上，找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，从而能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器，也可为后续的分类提供降维处理。

宏基因和代谢组学联合分析

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宏基因组&代谢组学分析通过将宏基因组数据与代谢组数据进行综合了考量，旨在找出关键性Biomarker，提示样本间关系，揭示内在的生物学意义。目前仅支持欧易的宏基因组与代谢组学分析报告。此工具为流程，需要输入宏基因组和代谢组学的数据包，如果没有请联系销售发起售后，手动整理。

转录蛋白代谢组学联合分析

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转录&蛋白&代谢组学分析通过将转录组数据、蛋白组数据、代谢组数据两两进行联合分析，再基于两组学联合分析分结果，找出关键性Biomarker，提示样本间关系，揭示内在的生物学意义。目前仅支持欧易的转录组、蛋白组、代谢组报告结果。此工具为流程，需要输入转录、蛋白、代谢组学的数据包，如果没有请联系销售发起售后，手动整理。