基于网络引导扰动解析的多变量代谢组学模型解释新策略

　　本研究针对多变量代谢组学模型解释性难题，提出了一种创新性网络引导框架。通过利用代谢网络中的群落结构替代预定义通路，对餐后血浆代谢数据进行扰动分析，成功拓展了生化解释维度。该模型无关策略可跨组学领域应用，为复杂生物数据提供了解释性新工具与假设生成途径。

　　

多变量建模技术在揭示代谢组学数据复杂模式方面具有关键作用，但其模型可解释性始终存在重大挑战。研究人员开发出新型网络引导框架，通过将代谢物按照代谢网络（包含KEGG代谢物及酶催化反应）中识别的群落结构进行分组，显著增强了基于扰动原理的解释能力。该方法以餐后血浆代谢组学数据为模型案例进行验证，结果表明：基于网络表征推导的代谢物群落在多变量模型扰动分析中，可作为生化解释的互补性工具，突破传统固定通路的局限。这种模型无关策略具有高度可移植性，可广泛应用于各类组学领域和多变量分析方法，为复杂生物数据集的可解释性研究和假设生成提供了创新性工具。