주성분 분석(PCA)

주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)은 원래 확인된 모든 대사물을 다시 선형 결합하여 새로운 종합 변수를 형성하고, 분석하는 문제에 따라 2-3개의 종합 변수를 선택하여 최대한 원래 변수의 정보를 반영하도록 함으로써 차원 축소의 목적을 달성합니다. 또한, 대사물에 대한 주성분 분석은 그룹 간 및 그룹 내 변이도를 전체적으로 반영할 수 있습니다. 전체 샘플 PCA 분석은 모든 그룹 샘플 간의 전체 분포 경향을 관찰하고, 잠재적으로 존재할 수 있는 분산 샘플을 찾아 다양한 요인(샘플 수, 샘플의 소중함, 분산 정도)을 종합적으로 고려하여 분산점을 제거할지 여부를 결정합니다. 모든 샘플 PCA 점수 도표는 아래 그림에 나와 있습니다(샘플 간의 쌍별 분석을 위한 PCA 점수 도표).

그림1 주성분 분석 점수 도표

백타이파이크는 XCMS 소프트웨어를 사용하여 대사물 이온 피크를 추출합니다. 25개의 실험 샘플과 QC 샘플에서 추출된 피크를 정규화하여 PCA 분석을 수행하며, 그림과 같이 QC 샘플(검정색)이 밀집되어 있어 이번 실험의 기기 분석 시스템의 안정성이 좋음을 나타냅니다. 실험 데이터는 안정적이고 신뢰할 수 있으며, 실험에서 얻은 대사 프로필 차이는 샘플 간의 고유한 생물학적 차이를 반영할 수 있습니다.

그림2 총 샘플의 PCA 점수 도표