2.4 数据处理和统计学方法

    2.4.1 统计学分析 数据以±s表示，数据处理应用SPSS 17.0统计软件。在评估原始数据符合正态分布方差基础上，组间差异比较采用单因素ANOVA方差分析，组间差异采用t检验，P<0.05为差异有统计学意义。

    2.4.2 生物标记物分析 测定的尿液代谢轮廓质谱数据应用Markerlynx软件进行数据降维和质谱矩阵信息获取。通过ssLynxV4.1工作站软件中非监督主成分分析(principal component analysis，PCA)、最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis，OPLS-DA)对各组样本的代谢组图谱进行模式识别分析，对各个组别的观测值进行区分。同时对所获得计量数据进行统计分析，依据变量重要性投影值(variable importance in projection，VIP)、VIP置信区间评价、筛选潜在生物标记物。取VIP>1.5的离子进行组间比较，组间差异采用t检验，P<0.05作为筛查条件，获得潜在生物标记物。再进行二级质谱分析，根据其相对分子质量及分子团结构，进行针对性强的结构分析。根据分析结果，利用人类代谢组数据库(HMDB)、斯克里普斯代谢组学和质谱中心(METIIN)及京都基因与基因组百科全书(KEGG)等数据库及文献资料对生物标记物信息检索进行生物学意义及标志物代谢途径的解释 ......