统计分析

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文章数：5篇

iMeta：宏蛋白质组学分析一站式工具集iMetaLab Suite

由于宏蛋白质组学研究中蕴含的难度和挑战性，一定程度上限制了其他领域菌群研究人员对宏蛋白组学的使用和深入探索。为了克服挑战，加拿大渥太华大学医学部药学院Daniel Figeys团队李乐园等开发了一套名为iMetaLab Suite的免费一站式分析工具集，涵盖了宏蛋白组学中最常用的功能、分类和统计分析。

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菌群数据分析

iMeta：青大苏晓泉组发布跨平台可交互的菌群分析平台PMS

Parallel-Meta Suite(PMS)，一个用于快速和全面的菌群分析的软件套件，采用了最先进的算法，涵盖序列菌群数据物种与功能解析、统计分析、可视化等一系列流程，并具有友好的图形界面，可以满足各种用户的分析需求。PMS软件的最新版本已经在GitHub（https://github.com/qdu-bioinfo/parallel-meta-suite）和Gitee（https://gitee.com/qdu-bioinfo/parallel-meta-suite）上发布，软件包中提供了测试用的演示数据集。

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抗生素耐药

Lancet：不容小觑！抗生素滥用每年直接致死127万人（综述）

多年来，抗生素耐药性（AMR）被视为全球人类健康的重大威胁之一。尽管许多国家制定了应对这一日益严重的致命问题的计划，但由于缺乏有力数据的证据来量化和使决策者认识到这一问题，这些计划在中低收入国家的实施一直停滞不前。当细菌的进化方式使它们不受现有治疗的影响时，就会出现AMR，从而使感染更难治疗，并且通常会导致以前可以预防的死亡。近日，全球多中心研究人员联合在权威期刊《The Lancet》上发表了一项关于细菌性AMR的系统综述，其分析了204个国家的数据，表明AMR现在是全球主要死因，超过了许多公认的死亡原因，强调了迫切需要扩大对抗抗生素耐药性的行动，并概述了决策者立即采取的有助于拯救生命和保护卫生系统的行动。

抗生素耐药统计分析细菌感染

国内团队：人类微生物组研究设计、样本采集和生物信息分析指南（综述）

本文讨论了用于微生物组研究的研究设计、样本收集、统计方法和生物信息学分析方法。在“研究设计”部分，强调了研究设计的重要性，特别是设计方案、样本量计算以及用于提高研究可靠性的多种措施。在“统计分析”部分，介绍了详细的多重比较P值校正方法。选择合适的统计方法对于准确解释微生物组数据很重要。最后，“生物信息学分析”部分介绍了用于分析微生物组数据分析的方法。对于微生物组研究而言，严谨的研究设计在获得有意义的结果方面具有举足轻重的作用，而适当的统计方法对于准确解释微生物组数据非常重要。循序渐进的分析流程为研究者掌握最新生物信息学分析方法提供了帮助。通过阅读这篇文章，研究者能获得研究设计、样本采集和生物信息分析等全方位的微生物组学知识。

微生物组研究设计统计分析样本量生物信息分析

【食品科技】用统计学理解茅台酒香（友情提醒：少喝酒有助健康）

① 茅台酒发酵过程中产生的挥发性物质直接形成其独特的酒香。② 聚类分析结果表明，挥发性物质的组成主要与发酵步骤有关，而与酒厂关系不大；前两个步骤产物相差较大，而在后续酿酒过程中趋同。③ 本研究基于挥发性物质组成，建立了BP神经网络模型，能准确预测发酵步骤和感官评价分数。④ 平均影响值分析表明，茅台酒的风味主要与乳酸乙酯，糠醛和某些高沸点的酸有关，与吡嗪关系不大。⑤ 本研究有助于理解茅台酒独特风味产生的机制。

茅台酒挥发性物质统计分析 BP-神经网络 Maotai-fl avoured liquor