懂行的人都知道，代謝組學(xué)的研究紛繁復(fù)雜、種類繁多，實驗得到的數(shù)據(jù)量也相當(dāng)驚人。那么如何在代謝組學(xué)的研究中理出頭緒呢？今天小編整理了一些常用的“套路”，希望能夠給大家一些啟發(fā)。
一：代謝組學(xué)分析流程
一般來說，代謝組的分析流程有：首先將代謝組分進行預(yù)處理，預(yù)處理的方法由測量分析方法決定，如使用質(zhì)譜方法分析，則需要預(yù)先對代謝組分進行分離和離子化。接著，再對預(yù)處理后的組分進行定性和定量分析。
預(yù)處理中，常用分離方法包括：氣相色譜（Gaschromatography，GC），高效液相色譜（Highperformanceliquidchromatography，HPLC）。氣相色譜具有較高的分辨率，但需要對代謝組分進行氣化，并且對組分分子質(zhì)量有一定的限制。高效液相色譜也在代謝組分析中被廣泛地使用，因其在液相中對代謝組分進行分離，因此不用對組分進行氣化，相較氣相色譜具有測量范圍更廣，更靈敏的優(yōu)點。此外，毛細管電泳法（Capillaryelectrophoresis）也可以對代謝組分進行分離，其應(yīng)用較少，但在理論上其分離效率比高效液相色譜法高。
在預(yù)處理時，常常會加入內(nèi)參（internalstandards），以方便后續(xù)對樣品的質(zhì)量進行監(jiān)控和對比，由于不同的實驗批次、樣品順序?qū)罄m(xù)測量也有一定對影響，因此，還會加入空對照和混合樣品對照來進行質(zhì)量監(jiān)控。
對不同的代謝組分進行定性和定量分析的方法包括質(zhì)譜分析法（Massspectrometry，MS)和核磁共振譜（NuclearMagneticResonanceImaging，NMR）等。其中，質(zhì)譜分析法具有靈敏度高，特異性強等優(yōu)點，被廣泛地應(yīng)用于檢測代謝組分，可以對經(jīng)過分離、離子化處理后的代謝組分進行定性和定量。
離子化的方法包括：大氣壓化學(xué)電離（Atmospheric-pressurechemicalionization，APCI），電子電離（Electronionization，EI)，以及電噴霧電離（Electrosprayionization，ESI)等，需要根據(jù)不同的分離方法選用。例如電噴霧電離，常用于被液相色譜進行分離的組分。但由于質(zhì)譜并不能直接對生物溶液或組織進行檢測，其應(yīng)用一直受限。
為了提高原有的質(zhì)譜分析法的靈敏性，使樣品的準(zhǔn)備簡單化，減少背景的影響，一些新的質(zhì)譜相關(guān)技術(shù)得以產(chǎn)生。這些技術(shù)包括：二次離子質(zhì)譜（Secondary-ionmassspectrometry，SIMS)和納米結(jié)構(gòu)引發(fā)器質(zhì)譜（Nanostructure-InitiatorMS，NIMS)，屬于去吸附／離子化方法，這兩種技術(shù)都不依賴基質(zhì)。其中，SIMS使用高能離子束使樣品接觸表面解吸，具有高空間分辨率的優(yōu)勢，與質(zhì)譜串聯(lián)后是用于器官／組織造影的有力技術(shù)。而NIMS可用于小分子的檢測。
基質(zhì)輔助激光脫附電離（Matrix-assistedlaserdesorption/ionization，MALDI）是一種較為溫和的離子化方法，可以得到用常規(guī)離子化方法容易解離為碎片的一些完整大分子質(zhì)譜信息，如DNA、蛋白質(zhì)、多肽和糖等。解析電噴霧電離（Desorptionelectrosprayionization，DESI)是一種直接電離技術(shù)，可以與質(zhì)譜串聯(lián)后，直接對大氣條件下的樣品分析。其原理是利用快速移動的帶電溶液流來提取接觸表面的樣品，可用于取證分析、藥物、植物、生物組織、高聚物等的分析。激光燒蝕電噴霧電離（LaserAblationElectrosprayIonization，LAESI)是一種結(jié)合了中紅外激光燒蝕和二次電噴霧電離的直接電離技術(shù)，可用于廣泛的樣品，包括植物、組織、細胞，甚至是未經(jīng)處理的生物溶液如血液、尿液等。已被用于食品監(jiān)管、藥物監(jiān)管等領(lǐng)域。
核磁共振譜不需要預(yù)先對代謝組分進行分離，相較質(zhì)譜而言，核磁共振譜具有結(jié)果可重復(fù)性好，樣品準(zhǔn)備較簡單，不用預(yù)先分離，對樣品破壞性低等優(yōu)點，盡管靈敏性相較質(zhì)譜低（存在爭議，部分學(xué)者認(rèn)為這是樣品預(yù)處理工作流程不正確造成的），但因其易于使用，因此應(yīng)用也十分廣泛。
除此之外，其他的檢測方法還有：離子遷移率光譜（Ion-mobilityspectrometry，IMS)是一種基于離子化的分子在在氣相載體中的遷移來分離和分析這些分子的技術(shù)，具有很高的靈敏度，可以單獨使用，也可以和質(zhì)譜、氣相色譜或液相色譜串聯(lián)使用。電化學(xué)檢測串聯(lián)高效液相色譜（electrochemicaldetectiontechniquescoupledwithhigh-performanceliquidchromatography，HPLC-ECD)可以用于測量復(fù)雜基質(zhì)中低含量的組分，具有易用性、靈敏性、選擇性，已被用于臨床研究、食品檢測、藥物檢測等領(lǐng)域。拉曼光譜（Ramanspectroscopy）基于振動光譜學(xué)，能夠檢測化合物結(jié)構(gòu)和其微小變化，具有不破壞樣品、樣品預(yù)處理簡易、高空間分辨率等優(yōu)點，已被應(yīng)用于臨床病理學(xué)研究、微生物的分類和檢測、化合物的分析等領(lǐng)域。
二：代謝組學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)庫（及常用軟件）
常用的代謝組學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)庫有人類代謝組數(shù)據(jù)庫（HumanMetabolomeDatabase，HMDB）、KEGG數(shù)據(jù)庫、Reactome數(shù)據(jù)庫(http：//www.reactome.org)等，一一介紹如下：人類代謝組數(shù)據(jù)庫（HMDB）是代謝組學(xué)熱門數(shù)據(jù)庫之一，包含人體內(nèi)發(fā)現(xiàn)的小分子代謝物的詳細信息，包含不少于79，650種代謝物條目。SMPDB數(shù)據(jù)庫與HMDB關(guān)聯(lián)，包含約700種人類代謝和疾病途徑的途徑圖。KEGG數(shù)據(jù)庫是代謝組熱門數(shù)據(jù)庫之一，包含代謝通路和互作網(wǎng)絡(luò)信息。Reactome數(shù)據(jù)庫主要收集了人體主要代謝通路信息以及重要反應(yīng)。MassBank數(shù)據(jù)庫主要收集許多高分辨率低代謝組分的譜圖。
BioCyc數(shù)據(jù)庫包含通路和基因組數(shù)據(jù)。METLIN數(shù)據(jù)庫，是商業(yè)化的代謝組及串聯(lián)質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫，包含有約43000種代謝物和22000個MS/MS譜圖。FiehnLib數(shù)據(jù)庫是商業(yè)化的代謝組數(shù)據(jù)庫，包含約1000個保守的代謝分子的EI光譜。
NIST/EPA/NIHMassSpectralLibrary數(shù)據(jù)庫也是商業(yè)化的代謝組數(shù)據(jù)庫，包含超過190，000個EI譜圖。BioCyc數(shù)據(jù)庫收集了通路和基因組數(shù)據(jù)，可以免費使用。MetaCyc數(shù)據(jù)庫廣泛收集了許多來自不同生物體的代謝通路以及酶的信息，囊括了超過51000篇文獻。MMCD數(shù)據(jù)庫收集有超過10000種代謝物的信息以及它們的質(zhì)譜和核磁共振譜數(shù)據(jù)，大多數(shù)是擬南芥的代謝物。
三：代謝組學(xué)與其他組學(xué)數(shù)據(jù)整合
如何更好地整合各種組學(xué)數(shù)據(jù)目前仍是生物學(xué)界面臨的一個重大挑戰(zhàn)，并且有時還要面對不夠完善的實驗設(shè)計、不同實驗平臺的數(shù)據(jù)的整合。常用的方法是代謝通路水平的分析、生物網(wǎng)絡(luò)分析、經(jīng)驗關(guān)聯(lián)分析等。有一些軟件或網(wǎng)站可以提供現(xiàn)成的整合多種組學(xué)數(shù)據(jù)的分析。
如可以進行代謝通路富集分析的有：IMPaLA網(wǎng)站，使用了來自11個數(shù)據(jù)庫等3000多個代謝通路的信息，可以用于整合多種組學(xué)的分析；此外還有iPEAP軟件，MetaboAnalyst網(wǎng)站等也可以提供代謝通路富集分析。
提供生物網(wǎng)絡(luò)分析的包括：SAMNetWeb網(wǎng)站，可以提供轉(zhuǎn)錄組和蛋白組的通路腹肌分析和網(wǎng)絡(luò)分析；pwOmics包，是R軟件包，能夠由隨著時間變化的數(shù)轉(zhuǎn)錄組和蛋白組信息構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)；相似的軟件還有MetaMapR（R軟件包，擁有用戶界面）、MetScape（Cytoscape插件）、Grinn（R軟件包）等。
可以進行經(jīng)驗關(guān)聯(lián)分析的有：WGCNA（R軟件包），可以基于相關(guān)性和網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)對多種組學(xué)數(shù)據(jù)進行整合分析；其他R軟件包還有MixOmic、DiffCorr、qpgraph、huge。
四：代謝組學(xué)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析方法及策略
得到代謝組學(xué)數(shù)據(jù)后，需要使用軟件對原始數(shù)據(jù)的信息進行讀取和分析，確定原始數(shù)據(jù)里面含有的代謝組分的成分，含量。有許多統(tǒng)計學(xué)軟件可以對核磁共振譜、質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行讀取、分析。XCMS是常用的用于讀取、分析質(zhì)譜原始數(shù)據(jù)的免費軟件，類似的常用軟件還有MZmine2、MetAlign、MathDAMP、LCMStats等。
一旦得到代謝組分成分和含量，可以對這些數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。常用的分析方法有主成分分析（principalcomponentanalysis，PCA)，偏最小二乘回歸，聚類分析等，差異表達分析等。還可以使用前面提到的數(shù)據(jù)庫，對結(jié)果進行功能、通路富集分析。
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