各位看官大家好！新一期空間代謝組Q&A來了！在上一期中，我們介紹了空間代謝組學(xué)的數(shù)據(jù)處理方式（點(diǎn)擊閱讀）。這一期，我們將為大家解析空間代謝組學(xué)的常見分析內(nèi)容和數(shù)據(jù)清洗策略。

*以下內(nèi)容均基于SCILSTM?Lab分析軟件實(shí)現(xiàn)。

Q1：主要分析內(nèi)容有哪些？

1. 空間聚類分析(Segmentation)

空間聚類分析的本質(zhì)是一張空間聚類分析的熱圖，通過聚類算法后，對(duì)有相似代謝模式的區(qū)域使用同一種顏色標(biāo)注，清晰直觀的從分子層面對(duì)切片進(jìn)行區(qū)域分型。完成整張切片分析后，還可以針對(duì)關(guān)注區(qū)域，進(jìn)一步進(jìn)行多次聚類分析，發(fā)現(xiàn)更多獨(dú)特區(qū)域。

應(yīng)用案例：

2. 代謝物分子成像

針對(duì)單個(gè)代謝物分子進(jìn)行分析，獲取其在空間分布和表達(dá)量的熱圖。在圖片中，顏色越紅代表該代謝物表達(dá)量越高，顏色越藍(lán)代表該代謝物表達(dá)量越低。

應(yīng)用案例：

Q2：如何進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗以發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵代謝物分子？

1. ROC分析

SCILSTM?Lab集成機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以目標(biāo)區(qū)域中代謝物的濃度和分布情況進(jìn)行ROC分析，輸出代謝物排名List，通常排名靠前的代謝物對(duì)差異的影響較大，可進(jìn)一步通過分子成像圖進(jìn)行確認(rèn)。

2. 代謝物分子空間共定位

空間共定位分析是一種代謝物的空間相關(guān)性分析，選擇一種目標(biāo)代謝物后，進(jìn)行空間相關(guān)性計(jì)算，輸出與目標(biāo)代謝物空間表達(dá)趨勢(shì)一致的代謝物L(fēng)ist，可以幫助開展對(duì)該區(qū)域中代謝物表達(dá)模式和代謝網(wǎng)絡(luò)的分析工作。

3. 代謝物統(tǒng)計(jì)學(xué)差異分析及生物信息學(xué)分析

本部分分析內(nèi)容與常規(guī)代謝組學(xué)一致，主要針對(duì)代謝物含量開展單維與多維統(tǒng)計(jì)學(xué)分析、KEGG通路分析、表達(dá)量相關(guān)性分析、聚類熱圖、代謝物分類等分析。在空間代謝組學(xué)中，該分析目標(biāo)是指定區(qū)域或者切片，當(dāng)選擇好目標(biāo)區(qū)域后，通過算法整合區(qū)域中的代謝物含量后，開展后續(xù)分析。