拿到数据，先别急着分析！三分钟教你如何判断数据质量！

本文针对代谢组学数据分析前的质量评估需求，从背景角度说明代谢组数据复杂度高且易受实验偏差影响，需先验证可靠性。研究目的是教会读者通过QC样本分析和数据结果分析两大步骤评估数据质量，具体包括总离子流图叠合度、QC样本相关性系数和CV值分布等指标。结论指出当QC相关性大于0.9、CV值小于0.3的代谢物占比超75%且PCA显示组间分离良好时，表明数据质量高，可进行后续分析。