素食人群尿液_1HNMR代谢轮廓的多因素方差分析.pdf

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1、书书书Vol 32高 等 学 校 化 学 学 报No 122011 年 12 月CHEMICAL JOURNAL OF CHINESE UNIVERSITIES2769 2776素食人群尿液1H NMR 代谢轮廓的多因素方差分析董继扬1，2，邓伶莉1，CHENG Kian-Kai2，3，GRIFFIN Julian L2，陈忠1(1 厦门大学电子科学系，福建省等离子体与磁共振研究重点实验室，厦门 361005;2 Department of Biochemistry，University of Cambridge，Cambridge CB2 1GA，UK;3 Department of Bio

2、process Engineering，Universiti Teknologi Malaysia，Skudai 81310，Malaysia)摘要结合方差分析(ANOVA)和偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)两种分析技术，对素食和普食人群的尿液1H NMR 谱进行分析 利用 ANOVA 方法将数据矩阵分解为几个独立因素矩阵，滤除干扰因素后，再利用PLS-DA 对单因素数据进行建模分析 实验结果表明，ANOVA/PLS-DA 方法可以有效地减少饮食因素和性别因素之间的相互影响，使分析结果更具有生物学意义关键词多因素分析;方差分析;偏最小二乘法判别分析;核磁共振代谢组学中图分类号O657 2文

3、献标识码A文章编号0251-0790(2011)12-2769-08收稿日期:2010-12-07基金项目:国家自然科学基金(批准号:11175149，81171331)和中央高校基本科研业务费专项资金(批准号:2011121046)资助联系人简介:陈忠，男，博士，教授，博士生导师，主要从事核磁共振及其应用研究 E-mail:chenz xmu edu cn代谢组学是定量描述生物内源性代谢物质的整体及其对内因和外因变化应答规律的科学1 近年来，代谢组学已被广泛地应用于药物研发、分子生理学、分子病理学、基因功能组学、营养学及环境科学等重要领域2，3 核磁共振(NMR)波谱是代谢组学的主要分析技术

4、之一4 高通量、高分辨的现代 NMR 分析仪器在获取生物样品中更丰富、更准确的代谢信息的同时，也给后续的数据分析带来了巨大的挑战 通常，一个生物样品的一维1H NMR 谱有 4000 32000 个数据点，且数据点之间存在严重的共线性 目前除了采用分段积分(Bucketing)5 预处理外，主要采用主成分分析(PCA)6，7 和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)8 等多变量线性投影方法降低数据维数和消除共线性 其中 PCA 方法作为最常用的分析方法，可以在均方误差最小的意义上达到对数据最大限度的压缩(降维)9 PCA 方法将数据方差(信息)最大的方向作为主成分，通常在少数几个主成分上便可集中数

5、据的大部分信息，从而达到降维的目的 此外，通过分析 PCA 的主成分，还可以获知导致数据变异的主要原因 因此，PCA 方法在代谢组学中得到了广泛的应用在代谢组学数据分析中，PCA 方法将生物体所受的内外界刺激因素视为一个整体，并作如下两个基本假设:一是该刺激因素对观测数据的影响是局部的，如只影响少数几个代谢物的浓度;二是样本间的个体差异和噪声均为服从高斯分布的随机误差 当数据满足上述两个假设且刺激因素的作用显著时，利用 PCA 方法便可将刺激因素所引起的方差集中在少数几个主成分上，通过分析这些主成分即可找到与刺激因素相关的代谢物，解析其与代谢轮廓之间的关系，但实际收集的样品往往受到多种因素的同

6、时作用，如尿液样品代谢轮廓会受到个体的年龄、性别、饮食习惯、种群以及疾病等多种因素的影响 实验设计很难完全排除各种干扰因素的影响 当用 PCA 及 PLS-DA 等常规的多变量方法分析数据时，其结果是多种因素的综合作用，无法区分不同因素的单独作用，给后续的生物学解释带来了一定困难将方差分析(ANOVA)10 和投影技术相结合的方法是针对多因素数据的一类分析方法，包括ANOVA-PCA 方法11 和方差分析-同成分分析(ASCA)方法12 等，其总体思路是先根据刺激因素将数据矩阵分解成几个独立的单因素矩阵和一个残差矩阵之和，然后用 PCA 等多变量投影方法对感兴趣的单因素矩阵进行分析 此类方法可

7、以有效地分离不同因素的作用，降低不同因素之间的相互干扰，为多因素数据的分析提供了一种解决方案本文结合 ANOVA 和 PLS-DA 方法，对素食和普食人群的尿液1H NMR 谱进行分析，考察了饮食因素和性别因素对代谢轮廓的影响，并与常规的 PLS-DA 方法的分析结果进行比较 结果表明，ANOVA/PLS-DA 方法可以有效地减少不同因素之间的干扰，更好地获取生物信息1样品收集与制备在遵守医学道德准则的相关规定下，收集了 41 个男性及 40 个女性普通饮食志愿者(来自厦门某部队军人及家属)、42 个男性及38 个女性奶素食志愿者(来自当地佛学院)的尿液样品 普食志愿者的年龄在 23 55 岁

8、之间，奶素食志愿者的年龄在 28 40 岁之间，且饮食习惯保持了 5 年以上，以群体的方式聚居 志愿者的常规生化指标均在正常范围内，排除了月经周期中的女性及患有糖尿病、血糖水平异常和高血压等疾病的志愿者，样品采集前 2 周内患有急性病以及 2 3 个月内曾服用可能造成肝或肾毒性副作用的药物的志愿者也排除在外，以减少不明因素对代谢显型的影响 志愿者在尿液采集前48 h 内禁止饮酒 所有志愿者均收集晨尿，并将尿液在4 下以6000 r/min 转速离心5 min 离心后取上清液，存于20 冰箱直至 NMR 测试进行 NMR 测试时，将尿液样品解冻至常温，取 400 L 样品，加入 200 L 磷酸

9、缓冲液 0.2 mol/LNa2HPO4-NaH2PO4，pH=7.4，H2O-D2O，体积比4 1，以消除因 pH 变化所引起的谱图化学位移漂移;同时加入0.3 mmol/L 至2，2-二甲基-2-硅烷-5-磺酸钠(DSS)作为定标物，混匀后移入5 mm 核磁管 1D1H NMR 实验在 Varian 500 MHz(Palo Alto，USA)谱仪上进行 采用基于 1D NOESY 序列的预饱和实验，即 NOESYPR(delay-90-t1-90-tm-90-acquisition)进行水峰压制13，t1延迟设置为 4 s，tm延迟为100 ms，并在2 s 的脉冲延迟和混合时间内加入饱

10、和脉冲照射以抑制水信号 对于所有样品，实验前均校正 90脉冲长度，实验温度为293 K;采用数据点5k，谱宽5000 Hz，信号累加256 次，FFT 充零点数16k将所得样本分为普食男性(OM)、普食女性(OF)、素食男性(VM)和素食女性(VF)4 个组，各组的代表性1H NMR 谱(未归一化)如图 1 所示 采用 MestRe-C 2.3 软件(http:/qobrue usc es/jsgroup/MestRe-C)及自编软件14 对谱图进行手动调相、基线校正和谱峰对齐等进行数据预处理 取 0.5 9.0 区间的数据点，去除 4.6 6.0(残余水峰和尿素峰)，0.6 0.8(DSS

11、峰)和1.6 1.8(DSS 峰)这3 个区域 采用等间隔法将每个谱积分为 178 个数据点，并采用面归一方法15，16 和 Pareto 方法17 对数据矩阵 X0进行行归一化和列归一化处理Fig 1Typical1H NMR spectra of urine from omnivorous male(OM，A)，omnivorous female(OF，B)，lacto-vegetarian male(VM，C)and lacto-vegetarian female(VF，D)individuals2理论与方法一个生物体系往往同时受多种生物或技术因素的作用 PCA 和 PLS 等常用的多变

12、量分析方法均属于整体的分析方法，将体系所受的影响作为一个整体来分析，从而导致某一因素的作用可能会被其它0772高 等 学 校 化 学 学 报Vol 32因素所掩盖而难以辨别以及非独立因素之间的相互作用难以消除等现象，使得分析结果难于解释ANOVA-PCA 方法是针对这一问题提出的一种解决方案，其总体思路是利用 ANOVA 方法将数据矩阵分解为一些独立的因素矩阵之和，滤除不感兴趣的因素，再利用 PCA 方法对感兴趣的因素矩阵进行单因素分析 研究18 证明，此方法不仅可以有效地降低不同因素之间的相互影响，而且可以给出各种因Fig 2Scheme of the ANOVA-PCA methodSho

13、wing the analysis of a 22 factorial designed dataset with twomain factors(F1，F2)and their interactions(F1F2)素的方差比例，有助于了解数据的方差构成及各因素的显著性 以两因素(F1 和 F2)体系为例，ANOVA-PCA 方法的分析流程如图 2 所示19:假设 F1 和 F2 不是相互独立的，若数据矩阵 X0中每一组(F1 和 F2 的因素水平完全相同的样本构成一组)的样本数相同，则可以将 X0分解成 XF1，XF2和 XF1F23 个独立的因素矩阵和残差矩阵(E)之和 其中，E 为样本间

14、的个体差异信息;比较XFi和 E 的方差可检验因素 Fi 作用的显著性;XFi+E 为因素 Fi 所对应的单因素矩阵，用 PCA方法对 XFi+E 进行分析，当 XFi与 E 相比是主要的变异来源时，第一个主成分(PC1)将主要反映因素 Fi 的作用 因此，用 ANOVA-PCA 方法可以有效地研究因素 Fi 对体系的作用3结果与分析3 1数据的方差构成分析ANOVA 方差分解要求数据矩阵中各组的样本数相同，否则将无法得到相互独立的单因素矩阵19 为此，先删除存在严重信号畸变和信噪比很低的样本;再利用 PCA 对每一组样本进行单独分析，观察 PCA 得分图的 Hotelling T2置信区间2

15、0，删除位于 95%置信区间之外的样本;最后从每一组中获得 35 个样本，构成一个 140178 的数据矩阵 X0 利用 ANOVA 将 X0分解为饮食因素(XD)、性别因素(XG)、交叉因素(XDG)和残余(E)矩阵4 个部分，并对数据矩阵 X0，XD+E，XG+E 及其 PCA 模型前 3 个成分的方差进行分析，以了解数据的方差组成结构，结果如表 1 所示Table 1Percentage of data variation in X0explained by the first three principal components using PCATestIncludesExclude

16、sExplained variation(%)ComponentDietGenderInteractErrorTotalX0X011314 74 6694100PC17813622117352PC207001157597PC31402017793XDXDGXD+E141859100EXGPC1103154257PC2179 6114PC3079 198XGXDGXG+E175825100EXDPC1162160322PC201100101PC3058791由表 1 中 Test 结果可见，在 X0中饮食因素和性别因素所引起的变异方差分别只占总方差的11.3%和 14.7%，而残余方差(包括个体

17、间的差异、技术性方差以及其它未知因素的方差)却占总方差的 69.4%此外，饮食和性别两种因素的交叉作用(即交叉因素)占总方差的 4.6%，说明这两种因素不独立，即不同性别的人对饮食反应存在一定的统计差异 PCA 方法假设系统受到一个综合因素的影响，并给出该综合因素方差最集中的方向 当一个系统中包含多个因素时，在 PCA 的主成分上各种因素的作用通常交织在一起 如表 1 中 Test，X0的第一个主成分(PC1)虽然解释了绝大部分的性别1772No 12董继扬等:素食人群尿液1H NMR 代谢轮廓的多因素方差分析(13.6%/14.7%95.5%)和饮食(7.8%/11.3%69%)因素的方差，

18、但这些方差交织在一起，使得各个因素的作用难以识别表 1 中 Test 保留了饮食因素 XD和残差 E，滤除了性别因素 XG和交叉因素 XDG 虽然 XD和 E 的方差比例保持不变，但由于 XD的方差比较集中，而 E 的方差相对较为分散，因此用 PCA 方法可以找到 XD方差集中的方向(即 PC1)，在这个方向上饮食因素和残差的方差比例将得到较大的提高(见表 1中 Test)类似地，在表1 中 Test 滤除了性别因素 XD和交叉因素 XDG，保留了性别因素 XG和残差E，用 PCA 方法也可以将感兴趣因素 XG的方差集中在 PC1 方向上从表 1 还可以看出，残差 E 的方差分散于 PCA 的

19、各方向上，而饮食因素 XD和性别因素 XG的方差则主要集中在 PC1 上 这是因为残差 E 主要来自样本间的个体差异，随机性较强，其方差较均匀地分布在原始空间的各个方向(即样本各变量)上，因此也将分散在 PCA 模型的各主成分上 而饮食因素和性别因素所引起的差异主要集中在少数几个特征代谢物上，当这些因素在特征代谢物上所引起的差异比个体差异大时，便可以用 PCA 将饮食因素和性别因素所引起的差异集中在少数几个主成分上，这也是 PCA 和 PLS 等多变量分析方法的基础 根据这一现象，如果 E 的方差也集中在少数几个 PCA 主成分上，大致可以推断 X0中还包含一些未知的生物学或技术上的显著因素3

20、 2饮食因素分析为了更好地将与感兴趣因素相关的信息集中在模型的第一个成分上，采用 PLS-DA 代替 ANOVA-PCA 中的 PCA 首先用 ANOVA 方法将不感兴趣的因素滤除，然后用 PLS-DA 对过滤后的数据进行建模分析 将这种分析方法称为 ANOVA/PLS-DA 分别用 PLS-DA 和 ANOVA/PLS-DA 对 X0中的饮食因素进行比较分析，其得分图如图 3 所示Fig 3Score plots of PLS-DA(A)and ANOVA/PLS-DA model(B)of diet factor in X0:VF+VM;:OF+OM由图 3 可见，利用 ANOVA 滤除

21、XG和 XDG2 个干扰因素后，素食和普食 2 类样本在 PLS-DA 得分图的可分性更好，特别是第一个主成分 表 2 给出了 2 种方法在模型解释能力(R2Y)、预测能力(Q2Y)以及前 2 个成分的 p 值的比较 可见，滤除了 XG和 XDG后，PLS-DA 的第一主成分的方差解释能力(R2Y)、预测能力(Q2Y)以及2 组样本在该成分上的显著差异程度都得到了较大的提高(p 值减小)说明性别因素和交叉因素的干扰得到了有效抑制Table 2R2，Q2and p of PLS-DA model of the datasets X0and XD+EComponentX0XD+EpR2Y(cum)

22、Q2Y(cum)pR2Y(cum)Q2Y(cum)t 18 710190 40037641035060058t 21 41080 7006426105081077表 3 按化学位移由高到低列出了 PLS-DA 模型投影重要性指标(VIP)最大的前 10 个变量 对变量进行谱峰归属后，分别是甲酸盐(8.54)、甲基组氨酸(7.91)、马尿酸盐(7.51)、苯丙氨酸(7.47)、肌酸酐(4.04，3.05)、牛磺酸(3.41，3.29)、氧化三甲胺(TMAO，3.25)、三甲胺(TMA，2.89)和琥珀酸盐(2.42)其中，琥珀酸盐未出现在 X0的 PLS-DA 模型 VIP 最大的前 10 个变

23、量中，而牛磺酸未出现在 XD+E 的 PLS-DA 模型的 VIP 最大的前 10 个变量中 关于这些特征代谢物2772高 等 学 校 化 学 学 报Vol 32与饮食因素之间的关系可以参考文献 21，本文主要比较 PLS-DA 和 ANOVA/PLS-DA 这 2 种分析方法的结果Table 3Metabolites responsible for the classification of omnivorous and vegetarian groups by PLS-DA andANOVA/PLS-DA，respectivelyPotential metaboliteAmount for

24、 vegetarian*X0XD+EpVIP rankpVIP rank8 54Formate511011160102317 91Methylhistidine511010610102537 51Hippuric acid501010911101647 47L-phenylalanine221010281102124 04Creatinine6110343210483 41Taurine9010108271012123 29Taurine581011535101163 25TMAO1910633210793 05Creatinine2910373010452 89TMA181012104810

25、1372 42Succinate49106124210710 Decrease;increase由表 3 可见，2 种方法所得的特征代谢物基本相同 这可能是因为干扰因素(性别因素和交叉因素)所产生的干扰作用不足以完全掩盖饮食因素的作用，即饮食因素在 X0中所产生的作用是显著的，具有显著差异的代谢物不会被掩盖 在 PLS-DA 模型中，变量的 VIP 可以较好地反映该变量的显著差异程度，因此 VIP 最大的前 10 个变量差别不大 事实上，琥珀酸盐和牛磺酸分别是 X0和 XD+E 的PLS-DA 模型中 VIP 最大的第12 个变量 此外，由表3 还可见，XD+E 的 PLS-DA 模型中，重要

26、变量的 p值都有较大的减小 滤除不感兴趣因素后，p0.05 的变量个数由原来的 101 个上升到 106 个 对每个变量的 p 值取对数后的平均值也由原来的2.65 下降到3.09 说明用 ANOVA 方法有效地滤除了与饮食无关的因素的影响3 3性别因素分析采用 PLS-DA 和 ANOVA/PLS-DA 对性别因素进行了比较分析，模型的得分图见图4 利用 ANOVA滤除 XD和 XDG2 个干扰因素后，男性和女性两类样本在 PLS-DA 得分图中的可分性更好，此结果还可以从表 4 得到进一步证明 由表4 可见，与 X0相比，XG+E 的 PLS-DA 模型的解释能力和预测能力都提高了10%左

27、右 模型第一个成分的 p 值也明显减小了，即性别因素的显著性得到了提高，说明 ANOVA可以有效地降低干扰因素的影响，从而突出待分析因素Fig 4Score plots of PLS-DA(A)and ANOVA/PLS-DA model(B)of gender factor in X0:OM+VM;:OF+VFTable 4R2，Q2and p of PLS-DA model of the datasets X0and XG+EComponentX0XG+EpR2Y(cum)Q2Y(cum)pR2Y(cum)Q2Y(cum)t 12 210170 44043551025058056t 21

28、81080 64056251070720663772No 12董继扬等:素食人群尿液1H NMR 代谢轮廓的多因素方差分析表5 按化学位移由高到低列出了 PLS-DA 模型 VIP 最大的前 10 个变量 其可能的代谢物分别是甲酸盐(8.54)、甲基组氨酸(7.91)、马尿酸(7.51)、苯丙氨酸(7.47)、肌酸酐(4.04，3.05)、甘氨酸(3.57)、牛磺酸(3.41)、TMAO(3.25)和柠檬酸(2.65，2.54)和 N-乙酰葡萄糖胺(NAG，2.06)其中，柠檬酸(2.65)和 NAG(2.06)这 2 个变量不在 X0的 PLS-DA 模型 VIP 最大的前 10 个变量中，

29、而牛磺酸(3.41)和柠檬酸(2.54)不在 XG+E 的 PLS-DA 模型 VIP 最大的前 10 个变量中关于这些特征代谢物与饮食因素之间的关系，可以参考文献 21 Table 5Metabolites responsible for the classification of omnivorous and vegetarian groups byPLS-DA and ANOVA/PLS-DA，respectivelyPotential metaboliteAmount for male*X0XG+EpVIP rankpVIP rank854Formate1810141171025179

30、1Methylhistidine19101453110235751Hippurate23101283710196747Phenylalanine40101428210242404Creatinine24101331110154357Glycine7910274710210341Taurine701081029101014325TMAO141056191068305Creatinine1610944410113265Citrate7910512481059254Citrate1910191510121206NAG2210613791087:Decrease;increase进一步分析发现，柠檬酸

31、(2.65)和 NAG 分别是 X0的 PLS-DA 模型 VIP 最大的第 12 和 13 个变量，其 p 值分别为 7.9105和2.2106，都具有显著性差异 牛磺酸是 XG+E 的 VIP 最大的第 14 个变量，p 值为 2.91010，说明牛磺酸浓度在男性尿液样品中是显著升高的 以上结果表明，在尿液样品代谢信息中，性别因素与个体差异相比是显著的由表 5 可见，柠檬酸(2.54)虽然在 X0的 PLS-DA 模型的 VIP 最大的前 10 个变量之内，但其 p 值为 0.19，不具备显著差异性 进一步分析可见，柠檬酸(2.54)这一积分段在 XG+E 的模型中的 VIP值小于 1，p

32、 值为 0.15，同样不具备显著差异性 这似乎与柠檬酸(2.65)这一积分段的结果相矛盾，但是经分析发现，2.54 这一积分段(2.52 2.56)的信号较弱(小于平均值)，而且 2.50 这一积分段(2.48 2.52)主要是 Dimethylamine(DMA)的信号，其信号强度较高(约为平均值的 3 倍)，由于NMR 共振峰均具有一定的线宽，2.54 这一积分段将包含部分 DMA 信号 因此，2.54这一积分段的显著性下降可能受到 DMA 的影响(DMA 本身不具显著差异性)表5 还表明，在数据集 XG+E 的 PLS-DA 模型中，重要变量的显著差异性都得到了较大的提高 例如，变量甘氨

33、酸在 X0中的 p 值为 0.079(不具有显著差异)，经 ANOVA 过滤后，其 p 值减小至 0.047，说明甘氨酸具有显著差异 男性通常会比女性摄入更多的牛磺酸，牛磺酸的排泄也随之增加22 此外，由于牛磺酸的主要代谢通路是与甘氨酸等氨基化合物结合生成胆盐，随着牛磺酸的升高以及胆盐合成的增多，将消耗更多的甘氨酸，使甘氨酸浓度降低，这与表 5 数据吻合 滤除不感兴趣因素后，p0.05 的变量个数由 97 个升至 103 个 对每个变量的 p 值取对数后的平均值也由原来的2.51 下降到2.97 说明利用 ANOVA 滤除干扰因素后，数据能更好地反映生物学信息3 4模型的验证采用商业软件 SI

34、MCA-P(http:/www umetrics com/simca)中的模型验证方法，对 ANOVA/PLS-DA模型的识别能力和预测能力进行了评估，并与常规的 PLS-DA 模型进行比较，结果如图5 所示 模型的验证方法如下:(1)对样本的因素水平(类别信息)进行随机赋值，并计算其与正确因素水平之间的相关系数;(2)用新的因素水平信息对数据矩阵 X0分别进行 ANOVA/PLS-DA 建模和常规的 PLS-DA 建模 计算模型对样本类别的识别能力(Classification accuracy)，并采用7-fold 交叉验证(Cross-validation)4772高 等 学 校 化 学

35、 学 报Vol 32方法计算模型的预测能力(Q2);(3)多次重复步骤(1)和(2)，并描绘分类准确度和 Q2随因素水平相关系数的散布图和拟合直线由图 5 可见，用包含部分错误类别信息的样本集所建立的模型的识别能力和预测能力明显下降，说明 ANOVA/PLS-DA 和 PLS-DA 模型对数据描述的准确性;ANOVA/PLS-DA 拟合直线的斜率和总体高度均比 PLS-DA 的拟合直线大，即 ANOVA/PLS-DA 模型比 PLS-DA 模型具有更强的识别能力和预测能力，说明 ANOVA 有效地降低了不感兴趣因素的影响Fig 5Validation results of ANOVA/PLS-

36、DA and PLS-DA models classification accuracy of both models fordiet(A)and gender(B)factors analysis;Q2of both models for diet(C)and gender(D)factors analysis*，:ANOVA/PLS-DA;，:PLS-DA4结论ANOVA 与多变量投影技术相结合为代谢组学数据的多因素分析提供了一种比较有效的解决方案本文将 ANOVA/PLS-DA 方法应用于素食数据分析，分别对性别因素和饮食因素的作用进行了分析，并与常规 PLS-DA 方法的结果进行比较

37、结果表明，基于 ANOVA 的多因素分析方法不仅可以降低干扰因素的影响，获取与感兴趣因素相关的更准确的代谢信息，有助于了解数据的方差组成及其特性，研究不同因素之间的相互作用，并对进一步的实验方案设计具有指导意义中国科学院武汉物理与数学研究所的唐惠儒研究员、军事医学科学院颜贤忠教授等对本工作提出了一些建议，特此致谢!参考文献1Nicholson J K，Lindon J C，Holmes E Xenobiotica J，1999，29(11):118111892Liao P Q，Wei L，Zhang X Y，Li X J，Wu H F，Wu Y J，Ni J Z，Pei F K Anal Bi

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39、Zhong(陈忠)Chem J Chinese Universities(高等学校化5772No 12董继扬等:素食人群尿液1H NMR 代谢轮廓的多因素方差分析学学报)J，2009，30(6):110111086Liao P Q，Wei L，Zhang X Y，Li X J，Wu H F，Wu Y J，Ni J Z，Pei F K Anal BiochemJ，2007，364(2):1121217Lu C F，Wang Y M，Sheng Z G，Liu G，Fu Z，Zhao J，Yan X Z，Zhu B Z，Peng S Q Toxicol Appl PharmJ，2010，248(3

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44、yan T P Statistical Methods for Quality Improvement，2nd EdM，New York:John Wiley Sons Press，2000:256258 21Xu J J，Zhang J，Dong J Y，Cai S H，Yang J Y，Chen Z Anal Bioanal Chem J，2009，393(6/7):16571668 22Rana S K，Sanders T A B Br J NutrJ，1986，56(1):1727Investigation of1H NMR Profile of Vegetarian Human Ur

45、ineUsing ANOVA-based Multi-factor AnalysisDONG Ji-Yang1，2，DENG Ling-Li1，CHENG Kian-Kai2，3，GRIFFIN Julian L2，CHEN Zhong1*(1 Department of Electronic Science，Fujian Provincial Key Laboratory of Plasma and Magnetic Resonance，Xiamen Universitty，Xiamen 361005，China;2 Department of Biochemistry，University

46、 of Cambridge，Cambridge CB2 1GA，UK;3 Department of Bioprocess Engineering，University of Technology Malaysia，Skudai 81310，Malaysia)AbstractIn this study，a technique that combined both analysis of variance(ANOVA)and partial leastsquares-discriminant analysis(PLS-DA)was used to compare the urine1H NMR

47、spectra of healthy people froma vegetarian and omnivorous population In ANOVA/PLS-DA，the variation in data was first decomposed intodifferent variance components that each contains a single source of variation Each of the resulting variancecomponents was then analyzed using PLS-DA The experimental r

48、esults showed that ANOVA/PLS-DA is effi-cient in disentangling the effect of diet and gender on the metabolic profile，and the method could be used toextract biologically relevant information for result interpretationKeywordsMulti-factor analysis;Analysis of variance(ANOVA);Partial least squares-discriminant analysis(PLS-DA);NMR-based metabolomic(Ed:I，K)6772高 等 学 校 化 学 学 报Vol 32