数据集概述
该数据集围绕递归模式分类（RPC）策略构建，RPC通过追踪化合物相对丰度随时间的变化对数据分类，可识别代谢物丰度的递归模式（如累积型、还原型等）。包含三种干细胞分化代谢组学分类示例及RPC策略的说明文件与自定义模板，支持代谢组学、转录组学等时序数据的模式分析。
文件详解
- 示例数据集文件（.xlsm格式）：
- Dataset_S1.5_RPC-Strategy_MBs.xlsm：成肌细胞分化代谢组学RPC分类数据
- Dataset_S1.6_RPC-Strategy_NSCs.xlsm：神经干细胞分化代谢组学RPC分类数据
- Dataset_S1.7_RPC-Strategy_MSCsF.xlsm：间充质干细胞分化代谢组学RPC分类数据
- 自定义模板文件：
- Dataset S1.1_RPC-Strategy：供用户导入自定义数据的空模板文件
- 策略说明文件：
- Dataset_S1.4_Formulas.txt：记录RPC策略使用的公式规则
- Dataset_S1.3_Code.txt：RPC策略的代码文件
- Dataset_S1.2_Instructions for RPC-Strategy.pdf：RPC策略的操作说明文档
适用场景
- 代谢组学研究：分析细胞分化过程中代谢物丰度的时序变化模式
- 转录组学分析：应用RPC策略识别基因表达水平的递归变化规律
- 生物信息学方法开发：基于RPC策略扩展时序组学数据的分类模型
- 干细胞分化机制研究：通过代谢组数据挖掘干细胞分化的关键代谢模式
