2.從所有提取的樣品中取等量的混合物作為QC；
3.QC樣本和實驗樣本穿插在計算機上，從十個QC開始，到三個QC結束，每十個樣本中穿插壹個QC樣本。
。
得到質譜數據通過軟件處理得到峰表。
峰表格式壹般為:每行壹個m/z，每列壹個樣品。
數值代表樣品中m/z的信號響應。
第壹列是保留時間_質荷比來表示離子，比如0.10 _ 96.9574 m/z。
壹般有以下幾點:
1.數據預處理。如缺失值過濾和填充、數據規範化等。
2.數據質量控制。包括CV分配，QC等。
3.統計分析。包括單變量、多變量等。
4.功能分析。包括通路、網絡分析、生物標誌物篩選等。
缺失值處理
1)缺失原因
A.信號太弱，檢測不到；
B.檢測誤差，如離子抑制或儀器性能不穩定；
C.峰值提升的算法受限，無法從背景中提取低信號；
D.在解卷積過程中，並非所有重疊峰都能被分離。
2)缺失值過濾
例如:
去除QC樣品中超過50%的缺失；
去除樣本中超過80%的缺失值。
3)缺少值填充
-最小填充量
-平均/中值填充
- KNN( k近鄰)填充
- BPCA(貝葉斯主成分分析)填充
- PPCA(概率PCA)填充
-奇異值分解
壹般推薦KNN。
噪聲信號去除
壹般是低質量離子。
1)低質量離子的測定；
計算QC樣品中離子的RSD(標準偏差/平均值);數值越小，偏差越小；
2)判斷標準:
-對於單個離子峰，RSD
-對於總體數據，RSD 60%，總體數據合格；
樣本標準化
目的是提高樣本之間的可比性。
樣本之間是有差異的，比如不同人的尿液濃度不同，不能直接比較。
可在采集前進行歸壹化，如肌酐歸壹化；也可以采集後歸壹化，如sum、pqn、分位數等。對於數據分析，通常是後者，比如求和歸壹化。
數據變換
下遊分析壹般要求數據為正態分布或高斯分布；
因此，通常需要對數據進行對數或冪變換，兩者都可以消除最大值的抑制作用，調整數據的分布，如下圖所示；
對數變換對零值很敏感，必須先去掉零值。
數據轉換-縮放
目的是消除最大效應。
如果不同樣本中相同m/z的強度差異過大而無法調整，最大值的存在往往會掩蓋較低值的變化特征。
所有樣本中某個m/z的強度值可以除以壹個因子(SD值)；
自動(uv)、pareto(推薦)、vast、range等方法。
相當於上述用於樣品可比性的樣品標準化和用於離子可比性的縮放。
QC樣本的TIC重疊
人們普遍認為:
所有QC樣品峰重疊良好；
峰值強度波動差別不大；
履歷
主成分分析中質量控制樣本的聚集度
QC樣本的相關性
單變量分析
壹次只分析壹個變量，也就是壹個m/z，看這個m/z在不同組、不同樣本中的表達有沒有差異？
常見的方法有多重分析、t檢驗、秩和檢驗、方差分析等。
聚類分析
核心思想是根據具體指標(變量)對研究樣本進行分類；
聚類分析需要設定壹種方法來度量樣本之間的相似性或相異性(常用的有歐氏距離、相關系數等。);
常見的聚類方法:系統聚類(層次聚類)、K- means聚類等。
K- means首先要估計會劃分出多少個類，然後根據相似度的遠近將所有基因歸入這些類。
K- means比層次聚類具有更少的計算量和更高的效率。
不管是哪種分類方法，最終應該分成多少個類別，並不完全由方法本身決定，而應該由研究者結合具體問題來決定。
聚類分析是壹種探索性的數據分析方法。對同壹數據使用不同的分類方法，會得到不同的分類結果。分類結果沒有對錯，只是分類標準不同。
使用聚類方法時，首先要明確分類的目的，然後考慮選擇哪些變量(或數據)參與分類，最後再考慮方法的選擇。
多變量分析
1)主成分分析
以下是分數(樣本在新坐標系中的位置)
)和載荷圖(載荷圖，原始變量和主分量之間的角度)
PCA怎麽看？
2)偏最小二乘法
PLSDA的圖類似於PCA。只是監督學習的壹種方法，預先對樣本進行分類，最後看是否能把不同的群體分開。
R2和Q2被用來評估模型。
R2是相關系數，表示這個模型的擬合效果，是壹個定量的度量(範圍0-1)，表示建立的模型能在多大程度上代表真實數據；
壹般R2在0.7-0.8時，說明模型的解釋力好，差模型的R2往往在0.2-0.3。
Q2代表PLS-DA模型的預測能力；
壹般Q2大於0.5，說明預測能力好，R2和Q2的數值應該比較接近。
排列檢驗模型用於擬合檢驗。
可變重要性投影
每個m/z都有壹個VIP值，表示這個m/z在壹個主分量上的投影，即重要程度；
壹般我們用第壹和第二主成分的VIP來表示這個m/z對模型分類的貢獻，VIP >；=1被認為是重大貢獻。
代謝組學數據分析的最後兩個部分-功能分析和生物標誌物篩選將在下壹節中顯示。