強力な統計解析ツール: MarkerViewソフトウェアを活用すると、分類されていないワークフローから取得したデータを、主成分分析（PCA）または主成分分析-判別分析（PCA-DA）により解析することができます。この方法は、複数のサンプル群の間でデータを比較し、データセットのグループ化を行い、そのグループをスコアプロットでグラフィカルに表示します。ローディングプロットからは、サンプルのクラスター化の要因となる変数についての有用な情報を取得できます。たとえば、どの代謝物またはバイオマーカーがアップレギュレーションまたはダウンレギュレーションされているのかを明らかにすることができます。PCVG（Principal Component Variable Grouping）は、ピーク間の関連性を見出すのに役立ちます。関連付けされたもう一方のピークを手動または自動で特定のグループに割り当てすることができます。これらの関連付けされたピークのグループは、関連性を強調するため、ローディングプロット上に別々の色で表示されます。t検定は、2つ以上のあらかじめ分類されたサンプルクラスが存在するときに有用で、クラス間で有意差のある化合物を見出すために有効な解析法です。

情報豊富なレポート: MarkerViewソフトウェアでは、PCAやPCA-DAにより算出された従来のスコアプロットおよびローディング ロットを確認できるだけでなく、プロファイルプロットを作成でき、全サンプルを通して選択した変数の挙動を確認することができます。プロファイルでは、直接、質量スペクトルやクロマトグラフデータとリンクできるため、同時に複数のデータファイルをレビューしたり、相関を確認することが非常に簡単です。データをレビューしている間、MarkerViewソフトウェアによりバイオマーカー候補をリストアップすることができます。リストには注釈を付けることができ、指定した基準を基にカスタマイズしたレポートを作成することもできます。

図 1: PCVG（Principal Component Variable Grouping）　PCVGを使用する場合、MarkerViewソフトウェアは、互いに関連付けされた変数を別々の色で表示して、処理を合理化し簡素化します。

Insights from the Experts Series - Novel Approaches in Metabolic Research

LipidView™ 1.2 Software Training