Cómo detectar la estructura de sustancias separadas por columnas cromatográficas en metabolómica y realizar análisis de PCA
La detección de estructura y el análisis de componentes principales (PCA) de metabolitos separados por columnas de cromatografía suelen incluir los siguientes pasos clave:
1. Identificación estructural de metabolitos:
Espectrometría de masas (MS): Los metabolitos se analizan a través de un espectrómetro de masas para obtener información sobre su relación masa/carga, lo que ayuda a inferir la masa molecular y su posible estructura.
Espectroscopia de resonancia magnética nuclear (RMN): realiza análisis de espectro de RMN en metabolitos para obtener información química ambiental de átomos de hidrógeno y átomos de carbono, e inferir aún más su estructura.
Espectro infrarrojo (IR): Mediante el análisis del espectro IR se puede obtener información sobre los grupos funcionales de los metabolitos.
Los métodos anteriores se pueden utilizar solos o en combinación.
2. Preprocesamiento de datos:
Coincidencia y normalización de picos: preprocese los datos obtenidos de la identificación estructural anterior, incluida la coincidencia de picos y la normalización, para garantizar la calidad de los datos. Adecuado para el análisis PCA.
3. Análisis de componentes principales (PCA):
Importación de datos: importe los datos de los metabolitos procesados a un software estadístico o a herramientas bioinformáticas dedicadas.
Operación PCA: Aplique el algoritmo PCA, que reduce la dimensión de los datos extrayendo las principales fuentes de variación en los datos mientras retiene la mayor parte de la información de los datos.
Explicación de resultados: Analizar los componentes principales obtenidos por PCA. Cada componente principal representa una dirección de variación en el conjunto de datos. Esto ayuda a identificar diferencias entre muestras y correlaciones entre metabolitos.
4. Visualización e interpretación:
Gráfico de puntuación del componente principal: dibuje un gráfico de puntuación del componente principal para mostrar visualmente la relación entre muestras.
Gráficos de carga: los gráficos de carga pueden ayudar a comprender qué variables (metabolitos) contribuyen más a los componentes principales.
5. Análisis adicional de datos:
Validación estadística: realice pruebas estadísticas, como ANOVA o prueba t, para verificar la significación estadística de los resultados de PCA.
Explicación biológica: Combinar los resultados del PCA con el conocimiento biológico para encontrar posibles explicaciones o mecanismos biológicos.