Qi MetA软件正式推出试用版和专业版

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Qi MetA软件作为后组学时代数据分析的一站式软件。自从开发起,就把易用性和流程性置入其中,以挖掘工作和数据的价值为宗旨,让未来不再有难分析的数据。这将极大地提高工作的效率,展现工作的意义。

为了更好的服务于广大的用户,我们于近期推出软件试用版申请(限前10名)和专业版优惠销售(半价优惠,限前50名),请大家积极申请和购买。申请和购买的方式有:

  • 微信公众号后台留言或者发消息;
  • 发邮件至qijibio@163.com;
  • 发送至公司QQ客服(QQ号码为1462408676)。

请提供如下信息发送给我们:

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2018年9月,骐骥生物联手上海沃特世(Waters)公司发布了我们新开发的一站式数据处理平台——Qi MetA软件,正式推出了这款数据分析的利器。 Qi MetA是一个视窗化的数据处理和分析软件,应用于代谢组学和临床数据的分析,适合于代谢组学数据分析、临床数据分析,以及单独的生物学项目分析。因其具有丰富的模块和强大的功能,所以也可以扩展到生物学数据分析和可视化的多个方面。

 

Qi MetA软件共包括四个部分:

第一部分 数据预处理部分(Data Pre-treatment)主要是针对代谢组学与脂质组学数据(包括positive和negative的identification和measurement数据)直接进行预处理,获得可供分析的标准化数据。大规模代谢组学数据的前处理是一个非常重要的步骤,Qi MetA软件提供多达数据前处理包括数据的整合,以质控样本QC为标准进行的0值筛选、变异系数CV筛选和LOESS回归校正,并自动提供样本和QC的主成分分析(PCA)分布情况,从而对数据质量进行有效控制与评估。此外,对于非Waters Progenesis QI处理后的组学数据,可以单独对数据进行归一化(normalization)以及缺失值补齐(missing value treatment)。

 

 

第二部分 单因素统计学分析(Statistical Analysis)目前可以直接进行2组或者2组以上的两两比对,得到显著性差异结果。对于2组数据比较进行差异检验,结果会导出每组数据的平均数,标准差,差异倍数,统计学分析检验包括正态分布检验、方差齐性检验、t检验、非参数检验的Wilcoxon秩和检验和FDR检验,;而对于2组以上数据的比较,包括方差分析(ANOVA)和非参数检验的Kruskal–Wallis检验和FDR检验,以及post-hoc Turkey检验用于每两组间的比较。软件经过计算以后会给出最适用的统计学检验方法得出的p值以及FDR校正后的p值。

 

 

第三部分 可视化(Visualization根据项目需要将分析后的结果进行可视化展示。具体包括以下模块:

  1. 化合物分类(Lipid classification & HMDB classification)及含量计算(Quantification of lipid/HMDB classification):脂质分类基于LIPIDMAPS数据库;代谢分类基于HMDB数据库,同时根据HMDB的不同版本(2016和2018版本),提供不同的库资源。
  2. 类别比较 :提供归类的功能,并且根据分类后得到的种类,进行饼图(pie)(单组)、蝴蝶图(butterfly)(两组比较)以及箱式图(box plot)(多组比较)的可视化展示方案。
  3. 相关性分析(Correlation):提供相关性分析的两种展示方案—球状图和矩形图。简单直观的通过球或矩形颜色深浅来表示变量间的相关性,并且提供相关性数值(PCC)及相关性的p值下载。
  4. 聚类分析(热图)(heatmap):热图聚类包括对数据框的数据进行热图显示,同时可以对变量进行两种算法的聚类分析。
  5. 词云分析(word cloud)。根据类别的频度或关键变量、参数的大小,用文字的大小和颜色标识出来,形成频度云/重要性显示效果。
  6. 火山图 (volcano):根据统计学分析得出的p值以及倍数变化(FC)两个维度,将两组数据差异的结果进行火山图展示,在火山外围的点代表差异组分。
  7. 其他探索性分析:

A.回归分析(R2analysis):对数据框中任一变量进行散点图绘制和回归分析,并且可以通过R2的阈值来进行数据的筛选。

B.双变量箱式图分析(box plot):通过箱式图,可以看到不同变量的平均值,偏差,以及离群值。

C.三变量散点图分析(scatter plot):三变量散点图在X-Y关系的基础上,进行Z方向的分类,例如基于质谱的组学数据,x轴为保留时间(retention time),y轴为质荷比m/z,z方向为不同代谢物或脂质的种类。

D.雨林图 (Forest):可以比较不同样本在有限变量上的整体差异。

 

第四部分 模型分析(Model Analysis)主要是分子标志物筛选的相关模型。软件提供无监督的PCA,以及有监督的PLS-DA 及OPLS-DA三种模型进行降维分析。其中PCA提供前四个组成分的得分、两个主成分的得分图、变量的载荷图,以及模型的相关信息。(O)PLS-DA 提供变量的VIP值,降维后的主成分(PLS)或者正交主成分(OPLS)的得分,根据降维后的主成分绘制得分图、S-plot。同时,为检验模型是否存在过拟合,对模型提供交叉验证(cross validation)的选择及置换检验(permutation)。

其他模型还包括以下几种,以及多种模型的相互比较:

  1. 逻辑回归(Logical Regression and ROC):最多可以提供4种模型进行比较。
  2. 分类树(rpart):将变量作为树枝,进行逐层分类。
  3. 决策树(Decision Tree):.决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。
  4. 随机森林(Random Forest):将单一决策树扩展到森林,并利用随机有放回的选择训练数据然后构造分类器,最后组合。
  5. Bagging:随机抽取训练数据,然后构造分类器。
  6. 支持向量机(SVM):多维投射后分界的方法。
  7. GBM:集成学习。

 

 

如果大家以为这些就是Qi MetA软件的所有功能,那你把它只当作了一个软件!除了以上四部分包含的功能模块,Qi MetA软件还可以根据不同客户的需求量身定制个性化的方案,最大限度的解决大家在数据分析中遇到的问题。

心动不如行动!现在开始,您可以申请软件试用版和优惠购买。11月初我们将召开数据分析培训班(购买用户获得免费参加资格),敬请期待!

 

附Qi MetA软件宣传单页下载:https://pan.baidu.com/s/1G6LsDvFhVkSYEQ-AeiiqYA