Statistical and Multivariate Analysis of MS-Based Plant Metabolomics Data
- Raw data from metabolomics experiments are initially subjected to peak identification and signal deconvolution to generate raw data matrices m × n, where m are samples and n are metabolites. We describe here simple statistical procedures on such multivariate data matrices, all provided as functions in the programming environment R, useful to normalize data, detect biomarkers, and perform sample classification.
Autor*innen: | Jan LisecORCiD, C. Jaeger |
---|---|
Persönliche Herausgeber*innen: | C. Antonio |
Dokumenttyp: | Buchkapitel |
Veröffentlichungsform: | Verlagsliteratur |
Sprache: | Englisch |
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch): | Plant Metabolomics: Methods and Protocols |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2018 |
Organisationseinheit der BAM: | 1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien |
1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien / 1.7 Organische Spuren- und Lebensmittelanalytik | |
Verlag: | Springer-Verlag |
Jahrgang/Band: | 1778 |
Erste Seite: | Chapter 20, 285 |
Letzte Seite: | 296 |
DDC-Klassifikation: | Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie |
Freie Schlagwörter: | Mass-Spectrometry; Multivariate Statistics |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Chemie und Prozesstechnik |
DOI: | 10.1007/978-1-4939-7819-9_20 |
ISSN: | 1064-3745 |
ISSN: | 1940-6029 |
ISBN: | 978-1-4939-7819-9 |
ISBN: | 978-1-4939-7818-2 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 18.07.2018 |
Referierte Publikation: | Ja |
Datum der Eintragung als referierte Publikation: | 13.09.2018 |