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This is why Multivariate Data Analysis (MVDA), rather than univariate data analysis, has become the most commonly used method for extracting information from large data sets in the pharmaceutical industry.
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Multivariate Data Analysis (MVDA) is a statistical technique used to analyze data generated from more than one source or with multiple variables. MVDA provides a statistically relevant way to organize your data, visualize it and understand the relationships between different data points.
共出24种脂类,包括溶血磷脂和FAs,并在HCoV-229E感染细胞中持续上调。7种代表性脂类均经确证,包括lysoPC(16:0/0:0)、PAF C-16、lysoPE。 在HCoV-229E感染后,共有24种脂类(包括溶血磷脂、溶血磷脂和不饱和/饱和脂肪酸)显著上调。此外,研究表明,感染了HCoV-229E后,c**2下游的一些溶血磷脂和FAs均被上调。 使用**液相色谱-电喷雾电离-四杆飞行时间质谱(UPLC-ESI-Q-TOF-MS)分析产生的数据,并使用直接连接到仪器中的SIMCA软件进行分析。 研究表明,宿主脂质代谢重塑与人类致病性的传播密切相关。数据进一步表明,脂质代谢调节将是药物开发的潜在目标,有助于控制感染。这些结果是使用一种称为OPLS-DA(由SIMCA软件执行)的数据分析形式产生的,这种数据分析旨在揭示和可视化大型数据集之间的相似性和差异。
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