代谢组数据分析（十七）：基于structToolbox代谢组分析流程讲解

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介绍

structToolbox 是一个广泛使用的工具箱，专门用于代谢组学和其他组学数据的分析。它提供了一系列的数据预处理、统计分析和机器学习方法，特别强调统计和机器学习的重要性。这个工具箱允许用户构建广泛且标准化的数据分析工作流程。structToolbox 中的方法和工具是通过由 struct 包提供的基于类的模板实现的，包括预处理方法（例如信号漂移和批次校正、标准化、缺失值插补和缩放）、单变量（例如 t 检验、各种形式的方差分析、Kruskal-Wallis 检验等）和多变量统计方法（例如 PCA 和 PLS，包括交叉验证和置换检验）以及机器学习方法（例如支持向量机）。STATistics Ontology (STATO) 已经被整合并实施，以为不同的方法、输入和输出提供标准化定义。

structToolbox 能够处理代谢组数据的原因在于它提供了一套完整的数据分析流程，从数据的预处理到最终的统计分析和结果解释。这些方法不仅适用于代谢组学数据，还适用于其他组学数据的分析。通过这些工具，研究人员可以更有效地识别和解释生物样本中的模式和变化，从而推动生物学研究的深入发展。

加载R包

library(tidyverse)
library(patchwork)
library(cowplot)# BiocManager::install("structToolbox")
# BiocManager::install(c('pmp', 'ropls', 'BiocFileCache'))
lib