比尔和雷哪个好魂斗罗归来:Qi MetA軟件正式推出試用版和專業版

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Qi MetA軟件作為后組學時代數據分析的一站式軟件。自從開發起,就把易用性和流程性置入其中,以挖掘工作和數據的價值為宗旨,讓未來不再有難分析的數據。這將極大地提高工作的效率,展現工作的意義。

為了更好的服務于廣大的用戶,我們于近期推出軟件試用版申請(限前10名)和專業版優惠銷售(半價優惠,限前50名),請大家積極申請和購買。申請和購買的方式有:

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2018年9月,騏驥生物聯手上海沃特世(Waters)公司發布了我們新開發的一站式數據處理平臺——Qi MetA軟件,正式推出了這款數據分析的利器。 Qi MetA是一個視窗化的數據處理和分析軟件,應用于代謝組學和臨床數據的分析,適合于代謝組學數據分析、臨床數據分析,以及單獨的生物學項目分析。因其具有豐富的??楹頹看蟮墓δ?,所以也可以擴展到生物學數據分析和可視化的多個方面。

 

Qi MetA軟件共包括四個部分:

第一部分?數據預處理部分(Data Pre-treatment)主要是針對代謝組學與脂質組學數據(包括positive和negative的identification和measurement數據)直接進行預處理,獲得可供分析的標準化數據。大規模代謝組學數據的前處理是一個非常重要的步驟,Qi MetA軟件提供多達數據前處理包括數據的整合,以質控樣本QC為標準進行的0值篩選、變異系數CV篩選和LOESS回歸校正,并自動提供樣本和QC的主成分分析(PCA)分布情況,從而對數據質量進行有效控制與評估。此外,對于非Waters Progenesis QI處理后的組學數據,可以單獨對數據進行歸一化(normalization)以及缺失值補齊(missing value treatment)。

 

 

第二部分?單因素統計學分析(Statistical Analysis)目前可以直接進行2組或者2組以上的兩兩比對,得到顯著性差異結果。對于2組數據比較進行差異檢驗,結果會導出每組數據的平均數,標準差,差異倍數,統計學分析檢驗包括正態分布檢驗、方差齊性檢驗、t檢驗、非參數檢驗的Wilcoxon秩和檢驗和FDR檢驗,;而對于2組以上數據的比較,包括方差分析(ANOVA)和非參數檢驗的Kruskal–Wallis檢驗和FDR檢驗,以及post-hoc Turkey檢驗用于每兩組間的比較。軟件經過計算以后會給出最適用的統計學檢驗方法得出的p值以及FDR校正后的p值。

 

 

第三部分?可視化(Visualization根據項目需要將分析后的結果進行可視化展示。具體包括以下??椋?/p>

  1. 化合物分類(Lipid classification & HMDB classification)及含量計算(Quantification of lipid/HMDB classification):脂質分類基于LIPIDMAPS數據庫;代謝分類基于HMDB數據庫,同時根據HMDB的不同版本(2016和2018版本),提供不同的庫資源。
  2. 類別比較 :提供歸類的功能,并且根據分類后得到的種類,進行餅圖(pie)(單組)、蝴蝶圖(butterfly)(兩組比較)以及箱式圖(box plot)(多組比較)的可視化展示方案。
  3. 相關性分析(Correlation):提供相關性分析的兩種展示方案—球狀圖和矩形圖。簡單直觀的通過球或矩形顏色深淺來表示變量間的相關性,并且提供相關性數值(PCC)及相關性的p值下載。
  4. 聚類分析(熱圖)(heatmap):熱圖聚類包括對數據框的數據進行熱圖顯示,同時可以對變量進行兩種算法的聚類分析。
  5. 詞云分析(word cloud)。根據類別的頻度或關鍵變量、參數的大小,用文字的大小和顏色標識出來,形成頻度云/重要性顯示效果。
  6. 火山圖 (volcano):根據統計學分析得出的p值以及倍數變化(FC)兩個維度,將兩組數據差異的結果進行火山圖展示,在火山外圍的點代表差異組分。
  7. 其他探索性分析:

A.回歸分析(R2analysis):對數據框中任一變量進行散點圖繪制和回歸分析,并且可以通過R2的閾值來進行數據的篩選。

B.雙變量箱式圖分析(box plot):通過箱式圖,可以看到不同變量的平均值,偏差,以及離群值。

C.三變量散點圖分析(scatter plot):三變量散點圖在X-Y關系的基礎上,進行Z方向的分類,例如基于質譜的組學數據,x軸為保留時間(retention time),y軸為質荷比m/z,z方向為不同代謝物或脂質的種類。

D.雨林圖 (Forest):可以比較不同樣本在有限變量上的整體差異。

 

第四部分?模型分析(Model Analysis)主要是分子標志物篩選的相關模型。軟件提供無監督的PCA,以及有監督的PLS-DA 及OPLS-DA三種模型進行降維分析。其中PCA提供前四個組成分的得分、兩個主成分的得分圖、變量的載荷圖,以及模型的相關信息。(O)PLS-DA 提供變量的VIP值,降維后的主成分(PLS)或者正交主成分(OPLS)的得分,根據降維后的主成分繪制得分圖、S-plot。同時,為檢驗模型是否存在過擬合,對模型提供交叉驗證(cross validation)的選擇及置換檢驗(permutation)。

其他模型還包括以下幾種,以及多種模型的相互比較:

  1. 邏輯回歸(Logical Regression and ROC):最多可以提供4種模型進行比較。
  2. 分類樹(rpart):將變量作為樹枝,進行逐層分類。
  3. 決策樹(Decision Tree):.決策樹是一種樹形結構,其中每個內部節點表示一個屬性上的測試,每個分支代表一個測試輸出,每個葉節點代表一種類別。
  4. 隨機森林(Random Forest):將單一決策樹擴展到森林,并利用隨機有放回的選擇訓練數據然后構造分類器,最后組合。
  5. Bagging:隨機抽取訓練數據,然后構造分類器。
  6. 支持向量機(SVM):多維投射后分界的方法。
  7. GBM:集成學習。

 

 

如果大家以為這些就是Qi MetA軟件的所有功能,那你把它只當作了一個軟件!除了以上四部分包含的功能???,Qi MetA軟件還可以根據不同客戶的需求量身定制個性化的方案,最大限度的解決大家在數據分析中遇到的問題。

心動不如行動!現在開始,您可以申請軟件試用版和優惠購買。11月初我們將召開數據分析培訓班(購買用戶獲得免費參加資格),敬請期待!

 

附Qi MetA軟件宣傳單頁下載:https://pan.baidu.com/s/1G6LsDvFhVkSYEQ-AeiiqYA