Metabolomica

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Mariana Villanueva

Mexico

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#	Jeux	Précision	temps
1	Mariana Villanueva 8 Avril 2025	% 100	05:31

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Metabolomica


MetabolomicaVersion en ligne Para estudiar par Mariana Villanueva 1 Conjunto de datos con gran número de variables a Alta dimensionalidad b Complejidad y Heterogeneidad c Ruido y Redundancia d Desequilibrio de datos y valor faltante 2 Que técnica estadística se menciona para reducir la dimensionalidad a Análisis de Componentes Principales (ACP) b Normalización y estandarización de datos c Imputación de valores faltantes d KNN 3 Es cuando los metabolitos pertenecen a distintas clases químicas con propiedades muy variadas a Complejidad y Heterogeneidad b Alta dimensionalidad c Ruido y Redundancia d Desequilibrio de datos y valor faltante 4 Fluctuaciones Aleatorias o errores presentes en datos a Ruido b Redundancia c Desequilibrio de datos d Valor faltante 5 Es la duplicación de datos metabólicos a Redundancia b Ruido c Desequilibrio de datos d Valores faltantes 6 Principales fuentes de ruido a Variabilidad técnica como diferencia en el rendimiento de instrumentos o inconsistencias b Estres c Reducción de datos d Desequilibrio de datos 7 Dificultan la interpretación debido a la variabilidad técnica e información repetida o similar a Ruido y Redundancia b Complejidad y Heterogeneidad c Alta dimensionalidad d Desequilibrio de datos y valor faltante 8 Problema de datos metabólicos que se deben a la variación en la abundancia de metabolitos y ausencia de datos por debajo del límite de detección o errores a Desequilibrio de datos y valor faltante b Ruido y Redundancia c Complejidad y Heterogeneidad d Alta dimensionalidad 9 Problemas que se presentan cuando los metabolitos tienen más concentraciones que otros a Desequilibrio de datos b Valor faltante c Ruido y Redundancia d Alta dimensionalidad 10 Técnicas analíticas y de procesamiento Escoge una o varias respuestas a Normalización y estandarización b Imputación y corrección de efecto por lote c Reducción de ruido y corrección de línea base d Alta dimensionalidad e Complejidad y Heterogeneidad f Desequilibrio de datos y valor faltante 11 Reduce la Redundancia de datos y simplifica las dependencias entre columnas a Sesgo b Ruido c Redundancia d Valor faltante 12 Está técnica corrige los sesgos sistemáticos y garantizan la comparabilidad entre muestras y lotes (estabilizar la varianza y estabilizar datos) a Normalización y Estandarización b Imputación de valores faltantes c Imputación y corrección de efecto por lote d Reducción de ruido y corrección de línea de base 13 Método estadístico para reemplazar los valores faltantes en los datos a Imputación de valores faltantes b Normalización y Estandarización c Imputación y corrección de efecto por lote d Reducción de Ruido y corrección de línea base 14 ¿Cuál de los siguientes métodos se emplea para ajustar la variabilidad no biologica a CamBat b KNN c Wavelet d LOESS 15 Técnicas para abordar el ruido Escoge una o varias respuestas a Wavelet b Filtrado de Savitzky -Golay c KNN d LOESS 16 Técnicas para suavizar los datos y reducir el ruido a Ajuste de Regresión polinomial local b Filtrado de Savitzky -Golay c Regresión local d Wavelet 17 Método para ajustar la deriva de la señal y ruido de fondo a Regresión local (LOESS) b Regresión Polinomial c Wavelet d Filtrado Savitzky -Golay 18 Métodos de imputación Escoge una o varias respuestas a KNN b MICC c Savitzky -Golay d PCA 19 Estima los valores faltantes promediando los valores más cercanos según la similitud de los datos a KNN(k Vecinos) b MICE(imputación múltiple por ecuaciones encadenados) c PCA(Análisis de Componentes) d Análisis Discriminante por mínimo cuadrado parcial 20 Utiliza modelos iterativos para predecir y completar valores faltantes teniendo relaciones entre variables en conjunto de datos a MICE(imputación múltiple por ecuaciones encadenados) b KNN( K vecinos) c PCA d PLS-DA 21 Métodos estadísticos clásicos para identificar patrones Escoge una o varias respuestas a PCA b PLS-DA c K vecinos d MICE 22 Técnica de reducción de dimensionalidad que transforma variables originales en un conjunto pequeño de variables no correlacionadas a PCA b KNN c MICE d PLS-DA 23 Método que combina la reducción de dimensionalidad con la clasificación máxima de la varianza en clase, predifine y ayuda a identificar metabolitos a PLS -DA b PCA c KNN d MICE 24 Son esenciales para interpretar datos metabólicos y comprenden procesos biológicos a Identificación y cuantificación de metabolitos b Proceso de identificación c Cuantificación de metabolitos d Ruido y Redundancia 25 Implica comparar los datos experimentales con metabolitos conocidos a Proceso de identificación b Cuantificación de metabolitos c Identificación y cuantificación de metabolitos d Normalización y estandarización 26 Implica la medición de las concentración es a Cuantificación de metabolitos b Proceso de identificación c Identificación y cuantificación de metabolitos d Análisis de proceso 27 Son la complejidad y desafíos en datos metabólicos Escoge una o varias respuestas a Alta dimensionalidad b Complejidad y Heterogeneidad c Ruido y Redundancia d Desequilibrio de datos y valor faltante e Normalización e imputación f Imputación y corrección de efecto por lote 28 En qué se divide la identificación y cuantificación de metabolitos Escoge una o varias respuestas a Cualitativa b Cuantitativa c Polaridad d Heterogeneidad 29 Ayuda a identificar metabolitos desconocidos según sus espectros de masa y tiempo de retención a Correspondencia espectral (cualitativa) b HMDB c Identificación de novo d (MS/MS) 30 Que base de datos se utilizan para comparar espectro experimentales Escoge una o varias respuestas a HMDB b METLIN c KEGG d METACYC 31 Proporciona información estructural sobre metabolitos patron de fragmento MS/MS ayuda a dilucir a Identificación de novo(cualitativo) b Espectros de Masa c Correspondencia espectral d Cuantificación absoluta 32 Técnica utilizada para la identificación de Novo a Espectro de masa tandem (MS/MS) b HDMA c METLIN d Ultravioleta 33 Consiste en medir la concentración de metabolitos en relación con un estándar conocido dosis-respuesta a Cuantificación absoluta b Cuantificación relativa c Correspondencia espectral d Identificación de Novo 34 Compara niveles de metabolitos entre muestras sin reducir concentraciones a Cuantificación relativa b Cuantificación absoluta c Identificación de novo d Correspondencia espectral 35 Que técnicas se utilizan para la cuantificación relativa Escoge una o varias respuestas a Normalización área/pico b Calibración con patrón interno c Espectro de masa d HMDB 36 Ofrece datos exhaustivo sobre metabolitos humanos incluyendo propiedades bioquímicas biológicas , concentración y asociación a HMDB(Base de datos de metabolitos humanos) b KeGG c Metacyc d BioCyc 37 Integra datos de diversas disciplinas biológicas incluyendo la Metabolomica y proporciona información de vías metabólicas función génica y reacciones (mapeo de vías ) a KeGG b HMDB(Base de datos de metabolitos humanos) c Metacyc d BioCyc 38 Ofrece una colección seleccionada de vías metabólicas para muchos organismos (reconstruir y alizar redes metabolicas a Metacyc b BioCyc c KeGG d HMDB(Base de datos de metabolitos humanos) 39 Proporciona información detallada sobre vías metabólicas de especies específicas a BioCyc b Metacyc c HMDB(Base de datos de metabolitos humanos) d KeGG 40 Herramientas para el procesamiento de datos Escoge una o varias respuestas a PCA b PLS-DA c O PLS-DA d LCMS e GC-MS 41 Herramientas para la separación y detección de metabolitos Escoge una o varias respuestas a LC-MS b GC-MS c Nariz electrónica d PCA e PLS-DA f OPLS-DA

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Conjunto de datos con gran número de variables

Que técnica estadística se menciona para reducir la dimensionalidad

Es cuando los metabolitos pertenecen a distintas clases químicas con propiedades muy variadas

Fluctuaciones Aleatorias o errores presentes en datos

Es la duplicación de datos metabólicos

Principales fuentes de ruido

Dificultan la interpretación debido a la variabilidad técnica e información repetida o similar

Problema de datos metabólicos que se deben a la variación en la abundancia de metabolitos y ausencia de datos por debajo del límite de detección o errores

Problemas que se presentan cuando los metabolitos tienen más concentraciones que otros

Técnicas analíticas y de procesamiento

Reduce la Redundancia de datos y simplifica las dependencias entre columnas

Está técnica corrige los sesgos sistemáticos y garantizan la comparabilidad entre muestras y lotes (estabilizar la varianza y estabilizar datos)

Método estadístico para reemplazar los valores faltantes en los datos

¿Cuál de los siguientes métodos se emplea para ajustar la variabilidad no biologica

Técnicas para abordar el ruido

Técnicas para suavizar los datos y reducir el ruido

Método para ajustar la deriva de la señal y ruido de fondo

Métodos de imputación

Estima los valores faltantes promediando los valores más cercanos según la similitud de los datos

Utiliza modelos iterativos para predecir y completar valores faltantes teniendo relaciones entre variables en conjunto de datos

Métodos estadísticos clásicos para identificar patrones

Técnica de reducción de dimensionalidad que transforma variables originales en un conjunto pequeño de variables no correlacionadas

Método que combina la reducción de dimensionalidad con la clasificación máxima de la varianza en clase, predifine y ayuda a identificar metabolitos

Son esenciales para interpretar datos metabólicos y comprenden procesos biológicos

Implica comparar los datos experimentales con metabolitos conocidos

Implica la medición de las concentración es

Son la complejidad y desafíos en datos metabólicos

En qué se divide la identificación y cuantificación de metabolitos

Ayuda a identificar metabolitos desconocidos según sus espectros de masa y tiempo de retención

Que base de datos se utilizan para comparar espectro experimentales

Proporciona información estructural sobre metabolitos patron de fragmento MS/MS ayuda a dilucir

Técnica utilizada para la identificación de Novo

Consiste en medir la concentración de metabolitos en relación con un estándar conocido dosis-respuesta

Compara niveles de metabolitos entre muestras sin reducir concentraciones

Que técnicas se utilizan para la cuantificación relativa

Ofrece datos exhaustivo sobre metabolitos humanos incluyendo propiedades bioquímicas biológicas , concentración y asociación

Integra datos de diversas disciplinas biológicas incluyendo la Metabolomica y proporciona información de vías metabólicas función génica y reacciones (mapeo de vías )

Ofrece una colección seleccionada de vías metabólicas para muchos organismos (reconstruir y alizar redes metabolicas

Proporciona información detallada sobre vías metabólicas de especies específicas

Herramientas para el procesamiento de datos

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