九象限：完整技术报告

主要发现：45 个比较累计，除 Q5 外同向（Q3+Q7）占 31.8%，反向（Q1+Q9）占 38.5%。由于高相关配对中负相关占多数，反向象限多是这一点的直接体现。

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1 分析目的

把高相关的基因-代谢物对放到某个比较的变化倍数坐标上，看这些配对在该比较中是同向变化（基因升、代谢物也升）还是反向变化，帮助区分可能的“合成促进”与“消耗/反馈”两类关系。

2 分析原理

配对来自全局相关分析中通过主筛选的配对（|r_all|≥0.8，FDR<0.05）。对某个比较，横坐标为基因 log2FC，纵坐标为代谢物 log2FC，各以 ±1（2 倍）为界分三段，组成 9 个象限，Q1–Q9 从左上到右下编号：Q3 与 Q7 为同向，Q1 与 Q9 为反向，Q2、Q4、Q6、Q8 为一方变化不足 2 倍，Q5 为两者都不足 2 倍。

象限只看变化倍数，不看显著性；数据表中的 gene_status、met_status 给出各自是否显著。基因或代谢物在该比较两组都未检出时没有 log2FC，配对被排除，不落入 Q5，单独计入 excluded_not_available。

3 输入数据及预处理

全局高相关配对（含 Tier1、Tier2）；每个比较的基因 log2FC（服务商）和代谢物 log2FC。

4 软件、算法及参数

软件 / 函数	版本	用途与关键参数
R / data.table	1.18.6.1	象限划分和计数
ggplot2	4.0.3	每象限最多随机抽 6,000 点绘制，数字为真实数量

5 统计指标解释

下表列出本页出现的全部统计指标和缩写（由页面内容自动生成）。全部术语见术语表。

术语	中文名	英文名	定义与读法
log2FC	以 2 为底的倍数变化对数	log2 fold change	两组均值之比取 log2。本报告统一为 log2(后一组/前一组)，比较名 A_vs_B 中 B 为后一组；log2FC=1 表示后一组是前一组的 2 倍，-1 表示一半。基因的 log2FC 来自服务商 DESeq2 结果；代谢物为两组原始强度均值之比。两组都未检出时没有 log2FC（记为 NA，不是 0）。
FDR	错误发现率	false discovery rate	多重检验校正指标，表示在所有判为显著的结果中，预期假阳性所占比例。本报告全部用 Benjamini–Hochberg 方法计算，检验范围在各分析中分别说明（如“该比较的全部配对”“全部可评估通路”）。
r_all	全样本相关	correlation across all samples	30 个样本上的 Pearson r（代谢物未检出的样本不参与），包含组间差异和组内个体差异两部分。
Tier1	一级证据配对	Tier 1 pair	\|r_all\|≥0.8 且 FDR<0.05，同时组内相关 FDR<0.05 且与 r_all 同号。说明两者的关联在扣除组间差异后仍存在。
Tier2	二级证据配对	Tier 2 pair	只满足 \|r_all\|≥0.8 且 FDR<0.05，组内相关不显著或方向不同，关联可能主要来自组间差异。
Q1	第 1 象限	quadrant 1	九象限图左上：基因下调、代谢物上调（反向）。Q1–Q9 从左上到右下编号。
Q3	第 3 象限	quadrant 3	右上：基因上调、代谢物上调（同向）。
Q5	第 5 象限	quadrant 5	中央：两者变化都小于 2 倍。
Q7	第 7 象限	quadrant 7	左下：基因下调、代谢物下调（同向）。
Q9	第 9 象限	quadrant 9	右下：基因上调、代谢物下调（反向）。

6 图表与结果展示

全局结果

各比较象限计数共 45 行下载全表

表注：pairs 有 log2FC、参与分象限的配对数；excluded_not_available 基因或代谢物在该比较两组都未检出、没有 log2FC 的配对数；Q1–Q9 各象限配对数。

comparison	category	pairs	excluded_not_available	Q1	Q2	Q3	Q4	Q5	Q6	Q7	Q8	Q9
R1_vs_R2	B_R组内跨水平	108167	79473	17	3958	113	557	91041	2077	72	10124	208
R1_vs_R3	B_R组内跨水平	107835	79805	21	6161	132	431	93022	3102	33	4825	108
R1_vs_R4	B_R组内跨水平	109986	77654	3457	33419	2602	4050	57412	2490	692	5372	492
R1_vs_R5	B_R组内跨水平	111975	75665	4821	21133	6962	8529	55137	9274	1153	3616	1350
R1_vs_Y1	A_同水平处理间	145632	42008	9315	8265	14865	1106	5467	2292	36644	13243	54435
R1_vs_Y2	D_跨水平跨处理	144902	42738	9486	5031	15056	976	8509	2332	36982	12700	53830
R1_vs_Y3	D_跨水平跨处理	148791	38849	9244	5575	15705	1293	7972	2670	36781	12602	56949
R1_vs_Y4	D_跨水平跨处理	151462	36178	10058	9264	16745	1186	3616	1842	36569	16140	56042
R1_vs_Y5	D_跨水平跨处理	155088	32552	10438	9057	19344	2029	2052	2150	35669	15753	58596
R2_vs_R3	B_R组内跨水平	108465	79175	83	11861	58	673	90679	397	49	4650	15
R2_vs_R4	B_R组内跨水平	110967	76673	2983	25739	1782	5555	69433	2264	586	2290	335
R2_vs_R5	B_R组内跨水平	113160	74480	5387	23482	6278	8557	54946	6273	1602	5313	1322
R2_vs_Y1	D_跨水平跨处理	146820	40820	9282	8107	14829	1446	6128	3222	36996	13070	53740
R2_vs_Y2	A_同水平处理间	146040	41600	9522	4445	15031	1405	8712	2916	36987	13080	53942
R2_vs_Y3	D_跨水平跨处理	149747	37893	9156	5128	15624	1370	7790	2403	37420	13159	57697
R2_vs_Y4	D_跨水平跨处理	152357	35283	9812	5974	16575	1677	6904	1967	37406	15720	56322
R2_vs_Y5	D_跨水平跨处理	155867	31773	10601	8916	19187	2100	2112	1875	36280	15755	59041
R3_vs_R4	B_R组内跨水平	110398	77242	4090	31544	3312	5379	55486	3530	796	5641	620
R3_vs_R5	B_R组内跨水平	113792	73848	5539	22562	7677	8319	51644	7116	1953	7112	1870
R3_vs_Y1	D_跨水平跨处理	146201	41439	9262	7887	15140	1363	5219	3111	36828	13093	54298
R3_vs_Y2	D_跨水平跨处理	145345	42295	9450	4061	15323	924	8579	2248	36902	12815	55043
R3_vs_Y3	A_同水平处理间	149052	38588	9306	3851	16040	1091	8695	2110	37078	12719	58162
R3_vs_Y4	D_跨水平跨处理	151654	35986	9683	5293	16791	1960	7180	2314	36453	15318	56662
R3_vs_Y5	D_跨水平跨处理	155357	32283	10489	8427	19779	2424	2352	2098	35234	15239	59315
R4_vs_R5	B_R组内跨水平	113008	74632	307	9840	355	4334	88584	2950	357	6020	261
R4_vs_Y1	D_跨水平跨处理	153419	34221	10762	2684	14882	1620	8502	4294	43196	10319	57160
R4_vs_Y2	D_跨水平跨处理	153000	34640	10824	2710	15102	1223	4846	3714	43854	13156	57571
R4_vs_Y3	D_跨水平跨处理	156896	30744	10845	2257	15927	1122	4576	3310	44160	13119	61580
R4_vs_Y4	A_同水平处理间	159208	28432	10816	2717	16497	1248	10433	2893	42881	11721	60002
R4_vs_Y5	D_跨水平跨处理	162563	25077	10767	6218	17748	1568	7727	2580	42242	11385	62328
R5_vs_Y1	D_跨水平跨处理	154611	33029	10942	2103	15336	1224	4006	3825	45081	11783	60311
R5_vs_Y2	D_跨水平跨处理	154279	33361	11104	2253	15511	912	1805	2990	46334	12567	60803
R5_vs_Y3	D_跨水平跨处理	158084	29556	10890	1895	16266	933	2157	3352	45854	13214	63523
R5_vs_Y4	D_跨水平跨处理	160419	27221	10969	2293	16874	1035	3004	2845	44389	16853	62157
R5_vs_Y5	A_同水平处理间	163668	23972	11064	2646	18062	1111	9996	2809	43564	9987	64429
Y1_vs_Y2	C_Y组内跨水平	126693	60947	469	22841	173	1068	71718	371	476	29377	200
Y1_vs_Y3	C_Y组内跨水平	127004	60636	123	7257	86	1067	81619	796	531	35006	519
Y1_vs_Y4	C_Y组内跨水平	127282	60358	1367	14888	759	4592	80034	2243	1242	21400	757
Y1_vs_Y5	C_Y组内跨水平	131106	56534	2461	23313	1927	4576	65519	3527	2188	25506	2089
Y2_vs_Y3	C_Y组内跨水平	125011	62629	63	5823	195	638	88364	1761	235	27241	691
Y2_vs_Y4	C_Y组内跨水平	127337	60303	2115	17252	1145	3909	82661	3943	1125	14291	896
Y2_vs_Y5	C_Y组内跨水平	128812	58828	3247	26637	3345	4401	61175	6345	1847	19029	2786
Y3_vs_Y4	C_Y组内跨水平	127625	60015	2161	28566	964	3411	79757	1715	692	9972	387
Y3_vs_Y5	C_Y组内跨水平	128670	58970	3661	29263	3211	4782	64638	5060	1546	14670	1839
Y4_vs_Y5	C_Y组内跨水平	129625	58015	760	20950	878	2505	83443	2929	685	16658	817

象限含义共 9 行下载全表

表注：quadrant 象限编号；x、y 基因和代谢物的变化段（down：log2FC≤−1；flat：−1–1；up：≥1）；meaning 含义。

quadrant	x	y	meaning
1	gene_down	met_up	基因下调、代谢物上调（反向）
2	gene_flat	met_up	基因不变、代谢物上调
3	gene_up	met_up	基因上调、代谢物上调（同向）
4	gene_down	met_flat	基因下调、代谢物不变
5	gene_flat	met_flat	两者都不变
6	gene_up	met_flat	基因上调、代谢物不变
7	gene_down	met_down	基因下调、代谢物下调（同向）
8	gene_flat	met_down	基因不变、代谢物下调
9	gene_up	met_down	基因上调、代谢物下调（反向）

各比较结果

左侧选择比较。比较名 A_vs_B 中 log2FC = log2(B/A)。

7 结果描述

累计分布。全部比较累计 6,207,380 个“比较 × 配对”有 log2FC；其中 Q5（两者变化都小于 2 倍）1,614,651 个。其余象限中，同向的 Q3 为 450,193、Q7 为 1,009,644；反向的 Q1 为 297,219、Q9 为 1,471,500。另有 2,236,420 个因没有 log2FC 被排除。

与相关符号的关系。全局高相关配对中负相关占 54.1%。负相关的配对在两者都变化时必然落入反向象限，正相关的落入同向象限，所以象限比例主要复现了相关的符号构成。反向多于同向的比较有 39 个。

8 生物学意义

数据支持的观察

高相关的基因-代谢物对在各比较中的变化方向与相关符号一致，说明 30 样本相关确实反映了这些比较中的同步变化。

需要进一步验证的假设

反向配对（基因升、代谢物降）可能表示代谢物被该基因产物消耗，或该基因受代谢物负反馈；同向配对可能表示合成促进。但两种解释都需要已知生化关系的支持（见“已知反应配对”页），仅凭象限不能判断。

9 局限性

象限划分使用固定的 2 倍阈值，阈值附近的配对归属不稳定。高相关配对中多数为 Tier2，同向/反向的比例主要反映组间整体变化。同向不等于促进、反向不等于抑制，代谢物含量还受转运、降解和其他通路影响。

参考文献

Cavill R, Jennen D, Kleinjans J, Briedé JJ. Transcriptomic and metabolomic data integration. Briefings in Bioinformatics, 2016, 17(5): 891–901.