代谢组学分析系统技术指标
代谢组学数据挖掘及分析操作SOP-
代谢组学数据分析操作SOP应用Masslynx的离线软件进行色谱峰自动识别，峰匹配（峰对齐）和归一化处理，生成biomarkers；(需较长时间,最好在台式电脑上操作比较快)1)将生成的biomarkers导入simca-p12.0进行PCA分析，如果分的好采用此种方式，如果分的不好可进行剔除圈外点后进行PLS-DA分析，且进一步剔除圈外点（注：不是所有在圈外的点都应该剔除，选择性剔除较远点后，有的较近的点会自然落在圈内）；2)Simca-p比较适合两组间的比较，所以组数不要太多，且分的组数比每组的样本数还多是绝对不允许的；3)在PCA或者PLS-DA生成的scores图中可以看到各组间聚集效果，可以设置相应参数。
在loading图中可以生成vip值列表，挑选VIP>1的化合物进行下一步分析，如果太多可以选择峰面积比值在2以上的标志物为主要标志进行下一步分析；4)对simca-p进行的两两比较的组，同样进行t-test检验，P<0.05表示有显著性差异；同时满足以上两点的化合物可作为第1轮的标志物；5)在masslynx软件中，选择QC样本的色谱峰，对以上标志物进行峰提取，点击该图标输入分子量，按住鼠标右键,拖拉出平均分子量（我们会发现平均分子量对应的出峰时间与masslynx处理数据后的出峰时间不一样，后者是所有样品在该点出峰的平均出峰时间，而前者是输入该分子量后提出来的平均时间，因此不同，但一般在0.05的范围内偏差是可以接受的。
）7）找出提取的峰为该时间点上最强峰的离子峰（如果有二倍体峰[2(M+1)-1]，更有说服力），定为标志物，否则直接舍弃，可能是碎片峰或者基线波动。
所有的分子量都应该提取平均的分子量,不能直接点击否则会有挺大误差.通过此步后会筛除一部分化合物，得到第2轮的标志物。
注：一般1min以前的很可能是溶剂峰,可以先提取平均分子量,看下与质谱出来的分子量是否一致,一般即便去鉴别,鉴别出来的化合物也不对.不是极性不可能,就是这个化合物不可能出现在这里.首先看该峰的信噪比，定性的峰高必须是基线的3倍以上，否则直接剔除掉；如果为母粒子,一般有二倍体峰M=[2(M+1)-1],如果没有,该峰前面还有更大分子量的峰,可以进行比较,看是否为常见碎片,一般相差1,18等,虽然TOF不能较彻底打碎化合物,但由于质谱的软电离,也会有简单的打碎.如果可能是碎片的就排除,如果不是碎片的可以保留,很有可能是标志物(一般标志物有多少就看QC样本的峰有多少,一般不会超过30个,即使血清有1000+个化合物,但能在UPLC-TOF中保留的并不多,而且即使有峰也不一定就是标志物).如果遇到同分异构体无法确定的,可以去google学术中看同样是尿或者血清样本的代谢组学研究，无论研究的是什么药，只要有过某一同分异构体的文献描述，且较多的，就可以相互佐证是这个标志物了。
代谢组学的数据分析技术
代谢组学的数据分析技术摘要：代谢组学是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式，是系统生物学的组成部分。
其研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。
先进分析检测技术结合模式识别和专家系统等计算分析方法是代谢组学研究的基本方法。
文章主要综述了将代谢组学中的图谱、数据信息转换为相应的参数所采用的分析方法。
关键词：代谢组学；数据分析方法代谢组学是以代谢物分析的整体方法来研究功能蛋白如何产生能量和处理体内物质，评价细胞和体液内源性和外源性代谢物浓度及功能关系的新兴学科，是系统生物学的重要组成部分，其相应的研究能反映基因组、转录组和蛋白组受内外环境影响后相互协调作用的最终结果，更接近反映细胞或生物的表型，因此被越来越广泛地应用。
而代谢组学的数据分析包括预处理和统计分析方法，多元统计分析方法主要分为两大类：非监督和监督方法，非监督方法包括主成分分析PCA；聚类分析CA等；监督方法包括显著性分析、偏最小二乘法等，本文就是主要综述代谢组学图谱信息转化为参数信息所采用的数据分析方法。
1预处理数据的预处理过程包括以下：谱图的处理；生成原始的数据矩阵；数据的归一化以及标准化处理过程。
针对实验性质、条件以及样品等因素采用不同的预处理方法。
在实际应用过程中，预处理可以通过实验系统自带的软件如XCMS软件。
进行，因此一般较容易获得所需的数据形式。
2数据分析方法2.1 主成分分析PCA是多元统计中最常用的一种方法，它是在最大程度上提取原始信息的同时对数据进行降维处理的过程，其目的是将分散的信息集中到几个综合指标即主成分上，有助于简化分析和多维数据的可视化，进而通过主成分来描述机体代谢变化的情况。
PCA 的具体过程是通过一种空间转换，形成新的样本集，按照贡献率的大小进行排序，贡献率最大的称为第一主成分，依次类推。
经验指出，当累计贡献率大于85％时所提取的主成分就能代表原始数据的绝大多数信息，可停止提取主成分。
代谢组学及其分析技术
代谢组学及其分析技术一、本文概述代谢组学，作为系统生物学的重要分支，专注于生物体系内所有低分子量代谢物的定性和定量分析。
这些代谢物是生物体在特定时间点或特定生理状态下，基因组、转录组和蛋白质组相互作用的最终体现，因此，代谢组学对于全面理解生物体的生理和病理过程具有重要意义。
本文将对代谢组学的基本概念、研究内容、分析方法及其在各领域的应用进行全面的阐述和深入的探讨。
我们将介绍代谢组学的基本定义和研究范围，阐述其与基因组学、转录组学和蛋白质组学的关系与区别。
接着，我们将详细介绍代谢组学的主要分析方法，包括样品制备、数据处理和代谢物鉴定等关键技术，并探讨这些技术在不同生物样本（如血液、尿液、组织等）中的应用及其优缺点。
我们还将重点介绍代谢组学在疾病诊断、药物研发、营养学、环境科学等领域的应用实例，展示其在生命科学研究中的巨大潜力和广阔前景。
通过本文的阅读，读者将对代谢组学及其分析技术有更加全面和深入的理解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、代谢组学的研究内容代谢组学，作为系统生物学的一个重要分支，主要研究生物体系内所有小分子代谢物的动态变化。
这些小分子代谢物包括氨基酸、碳水化合物、有机酸、核苷酸、脂质等，它们在生物体内参与各种生物化学反应，是生命活动不可或缺的一部分。
代谢组学的研究内容涵盖了从代谢物的鉴定、定量，到代谢网络的构建，再到代谢途径的分析等多个方面。
代谢组学的研究需要对生物样本中的代谢物进行全面的鉴定和定量。
这通常涉及到各种先进的分析技术，如核磁共振（NMR）、质谱（MS）等。
通过这些技术，研究人员可以精确地确定样本中代谢物的种类和数量，从而获取生物体系的代谢轮廓。
代谢组学的研究还需要构建代谢网络，以揭示代谢物之间的相互关系。
代谢网络是一个复杂的网络系统，其中每个代谢物都是网络的一个节点，而代谢物之间的转化关系则构成了网络的边。
通过构建代谢网络，研究人员可以更好地理解生物体内的代谢过程，揭示代谢途径的调控机制。
代谢组学研究技术及应用
代谢组学研究技术及应用代谢组学是一门研究生物体代谢产物的全面分析与研究的学科。
它综合运用生物技术和分析化学技术，通过检测和分析生物体内代谢物的种类、数量和变化，探究生物体在不同生理状态或环境条件下的代谢情况，从而揭示代谢网络的特征和调控机制，并找出代谢异常与疾病之间的关联。
代谢组学研究技术主要包括液相色谱-质谱联用（LC-MS）、气相色谱-质谱联用（GC-MS）、核磁共振（NMR）、质子转移反应飞行时间质谱（PTR-TOF-MS）等。
这些技术在代谢组学研究中发挥了重要作用，并在许多领域得到广泛应用。
首先，代谢组学在生物医学领域具有广泛的应用前景。
通过分析代谢物的种类和数量，可以揭示人体的代谢特征并研究其与疾病之间的关联。
例如，通过代谢组学研究可以发现肿瘤细胞的代谢特点，并找到代谢物作为肿瘤标志物的潜力。
此外，代谢组学还可以用于药物研发和个体化医疗的研究领域，利用代谢物的变化来评估药物的疗效和副作用，并为个体化治疗提供指导。
另外，代谢组学在农业领域也有广泛的应用价值。
通过分析植物代谢产物的组成和变化，可以评估植物的生长状态、适应能力和抗逆性，并优化农业生产管理策略。
例如，代谢组学技术可以用于评估农作物的品质和营养价值，指导农作物品种的选育和优化种植条件。
此外，代谢组学还可以用于植物病害和害虫的早期诊断和快速筛选防治措施，提高农作物的产量和质量。
除了生物医学和农业领域，代谢组学在环境科学、食品安全和化学生态学等领域也有重要的应用。
例如，在环境科学领域，代谢组学可以用来评估环境污染对生态系统和物种多样性的影响，并筛选出对环境污染物具有敏感性的生物标志物。
在食品安全领域，代谢组学可以用来评估食品中有害物质的含量和分布，以及食品的质量和真实性。
在化学生态学领域，代谢组学可以用来研究生物体与环境的相互作用及其对生态系统的影响，揭示化学信号和化学防御机制。
总之，代谢组学是一门新兴的研究领域，其研究技术的不断发展和广泛应用将为生物医学、农业、环境科学等多个领域带来重要的科学发现和实际应用。
代谢组学研究技术与应用
代谢组学研究技术与应用随着生物技术的飞速发展，代谢组学研究作为生物医学领域的一个重要分支，已经越来越受到人们的关注。
代谢组学研究通常使用基于质谱和核磁共振等技术的代谢物组分析，对代谢物谱系进行分析和比较，以探索代谢物组变化与各种生物病理状态的关联性。
本文将对代谢组学研究技术与应用进行较为详细的介绍。
一、代谢组学研究技术1.1 质谱技术质谱技术是代谢组学研究中最常用的技术之一，其主要采用质谱仪对样品中的代谢产物进行分析。
质谱仪一般包括两个部分：质谱分析器和离子源。
实验过程中，样品进入离子源后，通过电子轰击、激光脱落或电弧等方式将其解离成离子，并且经由质谱分析器进行分析、计数和测定。
质谱技术可以进行原位和非原位的代谢物定量分析，同时还可以对代谢物进行结构鉴定。
此外，还可以利用分析手段对代谢物进行分子筛选、保留时间和指定离子等控制，进一步提高分析精度。
1.2 核磁共振技术核磁共振技术是利用核磁共振现象研究代谢物的结构和功能的一种非侵入性的方法。
核磁共振技术通常采用核磁共振仪进行实验，通过对样品分子中核自旋磁偶极矩的激发和解耦产生共振信号，从而测得核磁共振谱图。
通过氢原子核磁共振谱图和碳原子核磁共振谱图等代谢产物谱系的测量，可以更加直观地分析代谢物的种类和组成，从而探究其代谢通路的变化。
核磁共振技术对代谢组学研究起到了非常重要的作用。
1.3 毒性代谢组学技术毒性代谢组学技术是一种研究生物体代谢变化和毒物作用之间关系的方法。
在其中，代谢产物谱系的变化随着毒物浓度和暴露时间的变化而发生变化。
因此，毒性代谢组学技术可以通过研究代谢产物谱系的变化，突显出受测物对生物体和环境的潜在危害。
2. 代谢组学研究应用2.1 代谢紊乱研究代谢紊乱是生物体疾病发展的重要因素之一。
通过代谢组学分析，可以针对代谢紊乱的症状，对代谢物谱系有针对性地搜索，从而针对成瘾、糖尿病、心血管疾病、肝脏疾病等多种代谢紊乱疾病进行研究。
2.2 药物研究药物研究是代谢组学中最重要的应用，它可以帮助药物研究者以更深入的理解来研发和设计新药。
代谢组学检测指标
代谢组学检测指标
代谢组学是对生物体内代谢产物进行定性和定量分析的一门学科，其检测指标通常包括以下几类：
1. 代谢产物：包括氨基酸、有机酸、脂肪酸、糖类、核苷酸等小分子化合物，这些代谢产物可以反映生物体的代谢状态和生理功能。
2. 代谢途径：代谢组学可以检测生物体内部的代谢途径，例如糖酵解、三羧酸循环、脂肪酸合成等，这些途径的变化可以反映生物体的代谢状态和生理功能。
3. 生物标志物：代谢组学可以检测生物体内部的生物标志物，例如与疾病相关的代谢产物、药物代谢产物等，这些生物标志物可以用于疾病诊断、治疗监测等方面。
4. 代谢网络：代谢组学可以检测生物体内部的代谢网络，例如不同代谢产物之间的相互作用、代谢途径之间的相互关系等，这些信息可以帮助我们更好地理解生物体的代谢机制。
5. 环境因子：代谢组学可以检测生物体对环境因子的响应，例如温度、湿度、光照等，这些信息可以帮助我们更好地了解生物体与环境之间的相互关系。
代谢组学的检测指标非常广泛，可以帮助我们更好地了解生物体的代谢状态和生理功能，为疾病诊断、治疗监测、药物研发等提供重要的信息。
代谢组学及其技术规范
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ROC曲线分析 ROC曲线用于临床诊断：
ROC曲线下的面积值在 1.0 和 0.5 之 间 。 在 AUC>0.5 的 情 况 下 ， AUC越接近于1，说明诊 断 效 果 越 好 。 AUC 在 0.5-0.7时有较低准确性， AUC 在 0.7~0.9 时 有 一 定 准确性， AUC 在 0.9 以上 时 有 较 高 准 确 性 。 AUC=0.5 时 ， 说 明 诊 断 方 法完全 不起 作用， 无 诊 断 价 值 。 AUC<0.5 不 符 合真实 情况 ，在实 际 中极少出现。
标品对照 NIST数据库 HMDB数据库
LC-MS
标品对照 HMDB、 Mass Bank 、C-Clound数据库 已发表文献.
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生物意义阐述
KEGG
12/45
HMDB
已有文献
相关分析
图6 差异代谢物含量热点图（Class 1, 健康对 照下；Class 2，抑郁症组，Class 3逍遥散组， 色带-4-4 代表代谢物含量由高到低）
Hunter 和Chroma TOF等 自主开发设计的软件（基于Matlab或R语言）： MetSign (Anal Chem. 2011 Oct 15;83(20):7668-75.)
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2.3 数据处理
RAW文件
NMR 代 谢 组 学 ， 采 用 MestReNova 软件进行此部分 数据处理
美国加州大学Davis 分校
普渡大学 杜克大学 5/45 等。 国外
中南大学（梁逸曾）
清华大学（罗国安） 上海交通大学（贾伟） 等 国内
1.2 代谢组学分析技术
检测动态范围宽
LC-MS
代谢组学定量分析与非定量分析
百泰派克生物科技
代谢组学定量分析与非定量分析
代谢组学分析的主要任务就是对混合样品中的各代谢物组分进行定性和定量鉴定，常用的分析技术包括质谱技术或核磁共振等技术。
质谱技术通常需要与色谱技术如气相色谱或液相色谱联用。
除了定性鉴定外，还可以利用生物信息学方法进行其他非定量分析，包括如聚类分析、多元统计分析、差异分析、差异KEGG富集分析以及趋势分析等。
统计学分析可以用于判断样品的重复性、筛选差异代谢物以及进行遗传分析等。
百泰派克生物科技采用Thermo Fisher的Q ExactiveHF质谱平台结合Nano-LC色谱，提供可靠、快速且经济高效的代谢组学分析服务技术包裹，您只需要将您的实验目的告诉我们并将您的样品寄给我们，我们会负责项目后续所有事宜，包括样品收集、代谢物提取、质谱分析、质谱原始数据分析、生物信息学分析，欢迎免费咨询。
代谢组学分析系统技术指标
代谢组学分析系统1.工作条件：1.1 电压：220V（±10%）单相，50Hz(±1)。
1.2 环境温度：19-22o C1.3 相对湿度：<70%* 2.设备用途和基本组成2.1 仪器用途：所提供仪器为高分辨率，高灵敏度、高通量的分析系统，配以专业的数据分析处理软件构成代谢组学专用分析系统，从而快速寻找标记物。
2.2 仪器组成2.2.1 仪器由超效液相色谱-四极杆/二级碰撞室/飞行时间质谱组成的系统，和专用代谢组学分析软件以及代谢物分析软件构成，具有先进的中医药代谢组学研究分析功能。
* 2.2.2 质谱主机要求配置同一厂家生产的液相色谱仪，具有良好的兼容性。
* 2.2.3 具备准确质量测定功能准确质量测定的内标必须有独立于实测样品的通道进入离子源，内标不得干扰实际样品的数据结果，并且质量准度<2ppm。
2.2.4 真空系统要求完全被保护的多级真空系统，具有自动断电保护功能，采用分子涡轮泵。
离子源和质谱间有隔断阀。
便于源清洗和日常维护。
* 2.2.5 碰撞室具有两级碰撞功能。
分为以下部分：捕获富集单元：具有离子传输富集、碰撞室两种功能传输单元：具有离子传输、碰撞室两种功能* 2.2.6 检测器检测器由单个微通道板离子计数检测，可检测正负离子和采集MS和MS/MS的数据, TDC转换速率>4.0 GHz。
* 2.2.7 数据采集和处理系统工作站用于仪器控制和采集, 1024MB RAM, 200GB硬盘，DVD-ROM，刻录光盘驱动器，1.44MB 3.5英寸软驱。
软件基于Windows XP 操作系统的应用软件包括集成化的仪器控制、数据处理等软件，代谢组学分析软件以及代谢物分析软件等。
3 仪器的详细技术指标3.1 液相色谱仪* 液相色谱仪必须是能够耐超高压（1000bar）的超高效液相色谱仪(UPLC)。
3.1.1 可编程二元梯度泵。
溶剂数量：4流速范围：0.010 - 2mL/min，步进0.001mL/min，流速精度：< 0.075% RSD，流速准确度：±1%，泵耐压：0 - 15000psi（1000bar）梯度设定范围：0 - 100%*系统延迟体积：< 120uL3.1.2 二极管阵列检测器波长范围：190-700nm.*测量范围：0.0001～4.0000AUFS*采样速率：40点/秒流通池：500nl低扩散3.1.3 自动进样器系统样品数量：96孔板、384孔板、24x4ml瓶、48x2ml瓶进样范围：0.1- 50 μL,“针内针”样品探针。
代谢组学质控数据要求-概述说明以及解释
代谢组学质控数据要求-概述说明以及解释1.引言1.1 概述代谢组学是一门研究生物体内代谢物变化的学科，旨在通过分析生物体内代谢产物的组成和变化来揭示生物体的代谢状态和生物过程。
随着技术的进步和应用的广泛，代谢组学已被广泛应用于疾病诊断、药物研发、营养学等领域。
在代谢组学研究中，质控数据的准确和可靠性至关重要。
质控数据是指通过对样本进行监测和分析，用于评估实验过程中的准确性和可重复性的数据。
代谢组学研究中的质控数据要求非常高，因为代谢物的浓度变化往往微弱而复杂，而实验中可能存在的误差和干扰也需要被准确评估和排除。
为了确保代谢组学研究的科学可靠性和可重复性，对质控数据的要求非常严格。
首先，质控数据应具备高度准确性，即在测量过程中能够精确地确定代谢物的浓度。
其次，质控数据应具备较高的重复性，即在多次实验中能够得到相似的结果。
此外，质控数据还应具备良好的稳定性，即能够在不同实验条件下保持一定的一致性。
为了满足这些要求，研究人员需要在实验设计和操作过程中采取一系列的措施。
首先，确保实验设备的正常运行和校准，保证测量结果的准确性。
其次，选择合适的代谢物标准品或内标物，用于检测和校准质控样品，提高测量结果的准确性和可靠性。
此外，还应在实验设计中设立质控组，包括内部质控和外部质控，用于监测实验过程中的稳定性和一致性。
总之，代谢组学研究中的质控数据要求非常严格，这是确保研究结果科学可靠的重要保障。
通过合理的实验设计和操作，在数据采集和分析过程中保持严谨和谨慎，可提高实验的准确性和可靠性，为代谢组学研究的进一步发展和应用奠定基础。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包含以下内容：文章结构是一篇文章的骨架，决定了整篇文章的逻辑架构和内容组织方式。
一个清晰的文章结构可以提高读者对文章的理解和阅读体验。
本文的结构主要包括引言、正文和结论三个部分。
引言部分用于介绍本文的背景和研究的动机，引起读者的兴趣并使其对后续内容产生期待。
代谢组学数据分析
关于标记物的筛选01通过统计图来选择通常，在多元统计分析（如PCA和PLS-DA）的载荷图（Loading plot）可以帮助我们选出对分类贡献较大的变量。
在图中，我们可以选取距离原点较远的点作为潜在的生物标记物。
此外，如果是两组比较，也可以通过OPLS-DA的S-plot进行标记物筛选。
选择分布在S-plot两端的变量作为标记物，同时可以参考得分图（Score plot）来观察变量在不同组别的相对含量高低（即处于S-plot右上方的变量在得分图中处于y轴右侧的组别中含量较高，反之亦然）。
02通过统计数值来选择PLS-DA分析之后，通过VIP值的大小来筛选变量，通常选择VIP值大于某个数值（如VIP＞1或者2等，这个是作者自己定义的）。
由于每一个主成份都会有一个VIP值，也有的文章选取VIP1和VIP2同时大于某个数值的变量来作为标记物，利用Venn图来取二者的交集。
T检验，或者方差分析来选择差异具有统计学意义的变量，p＜0.05或0.01。
利用Fold change大于某一数值（FC＞1或者2等）用来进一步对标记物进行筛选。
也可以利用p值和FC值经过数据转换后绘制火山图（volcano plot），从图中选择化合物。
03文章报道的其他选择生物标记物的方法PLS-DA分析后，选择p(corr)大于0.3的变量。
删除VIP值在负置信区间的变量。
通过相关分析筛选与功能明确的代谢物呈现明显正相关或者负相关的化合物。
通过网络分析，选择与其他化合物联系紧密的标记物。
（如下图中连结较多且颜色较深的结点）但是，实验如果只是停留在标记物的阶段，恐怕已经不能满足我们的需求，所以需要对所选择的标记物进行进一步的验证（代谢组学活性筛选（metabolomics activity screen, MAS）用于发现调节表型的小分子代谢物）。
如果要对实验进行深入的研究，则需要我们结合研究本身（如所研究的疾病的发生发展、所评价药物的作用等）对数据进一步的挖掘，对已选择的标记物进行更深层次的筛选，选择出的标记物进行生物化学或分子生物学实验的验证，阐明与之相关的生理病理过程。
生物信息学中的代谢组学数据分析与生物标志物挖掘
生物信息学中的代谢组学数据分析与生物标志物挖掘在生物学研究中，代谢组学是一个重要的分析领域，它对生物体内代谢产物的量进行系统性的研究，以揭示生物学系统中代谢的变化。
代谢组学的数据分析和生物标志物挖掘是这个领域中至关重要的一部分，它们可以帮助我们理解生物体内代谢的复杂性，并发现潜在的生物标志物，从而推动疾病诊断和治疗的进展。
代谢组学数据分析是将代谢组学实验产生的大量数据进行统计和分析的过程。
这些数据通常包括代谢产物的质谱数据、色谱数据或核磁共振数据等。
首先，我们需要对原始数据进行预处理，包括峰提取、峰对齐和峰定量等。
接下来，通过统计学方法，如主成分分析（PCA）和偏最小二乘-判别分析（PLS-DA），可以对样本进行聚类和分类，以发现样本之间的差异。
此外，差异分析也是数据分析的重要一步，可以通过比较组间差异，找出与疾病相关的代谢物。
最后，需要利用机器学习算法，建立代谢物和疾病之间的预测模型，以便进行生物标志物的挖掘。
生物标志物是指在生物体内存在的可以作为疾病诊断、预测或监测的分子指标。
代谢组学数据分析的一个重要目标就是挖掘生物标志物。
通过分析代谢物的差异表达模式，可以找到与特定疾病相关的生物标志物。
通常，我们可以采用统计学方法，如t检验、方差分析和多重假设检验等，来确定差异显著的代谢物。
此外，还可以利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest），来建立预测模型，预测疾病的发病风险或判断治疗效果。
生物标志物的挖掘不仅可以帮助医生进行早期诊断，还可以用于评估治疗效果和个体化治疗的指导。
然而，在代谢组学数据分析和生物标志物挖掘过程中，也存在一些挑战和限制。
首先，代谢组学数据的复杂性和高维度使得数据处理和分析变得复杂而耗时。
其次，不同实验条件和技术平台之间的变异性也会影响结论的准确性和可靠性。
此外，数据的缺失和噪声也可能影响结果的解释和应用。
为了克服这些挑战，需要采用合适的数据预处理和分析工具，并进行多重验证和验证。
代谢组学与代谢组分析
代谢组学与代谢组分析代谢组学是现代生物医学领域的一项重要研究技术，它主要关注生物体代谢产物的组成和变化。
通过对代谢产物的分析和解释，可以帮助我们了解生命活动的基本原理，以及诊断、治疗和预防疾病的方法。
代谢组学的发展为我们揭示了人体健康与疾病之间的关系，为精准医学的实现提供了重要的理论与实践基础。
一、代谢组学的基本原理代谢组学主要通过对生物体内代谢产物的分析来研究代谢过程及其与各种生物学事件之间的关系。
代谢组学的实践基础是核磁共振（NMR）、质谱（MS）和液相色谱-质谱（LC-MS）等技术。
通过这些技术，可以测量生物体内代谢产物的种类和数量，并通过对这些数据的分析来获取与代谢相关的信息。
代谢组学的目标是通过代谢物的变化来了解生物体的状态，如健康、疾病、药物反应等。
二、代谢组分析的应用领域代谢组学的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有生物医学领域。
以下是一些代谢组分析的常见应用领域：1. 疾病诊断与治疗代谢组学在疾病诊断与治疗中具有重要的应用价值。
通过对代谢产物的分析，可以获取与疾病相关的代谢指标，帮助医生进行早期诊断和治疗。
例如，代谢组学可以帮助发现肿瘤标志物，提高肿瘤的早期诊断率；同时，代谢组学还可以帮助选择个体化治疗方案，提高治疗的准确性和疗效。
2. 药物研发与安全性评估代谢组学在药物研发与安全性评估方面发挥着重要作用。
通过对药物代谢产物的分析，可以评估药物的药代动力学和药效学特性，提高药物的研发效率和成功率。
同时，代谢组学也可以用于药物的安全性评估，帮助鉴定潜在的毒副作用，减少药物的不良反应。
3. 营养与代谢疾病研究代谢组学在营养与代谢疾病研究中有重要的应用价值。
通过对代谢产物的分析，可以了解不同营养状况下人体的代谢变化，并深入研究代谢疾病的发生机制。
代谢组学还可以帮助推动个体化营养调整，提高对营养干预的效果。
4. 环境污染与毒理学研究代谢组学可以应用于环境污染与毒理学研究。
通过对生物体代谢产物的分析，可以了解化学物质对生物体的毒性影响，并评估环境污染对人体健康的威胁。
代谢组学分析技术及数据处理技术
代谢组学分析技术及数据处理技术代谢组学分析技术及数据处理技术随着生物学、医学和生态学等领域的快速发展，代谢组学研究逐渐成为一个热门领域。
代谢组学是一种系统地研究生物体内代谢产物组成及其在生物过程中的变化规律的科学方法，它对于理解和解释生物体在不同状态下代谢反应的变化具有重要意义。
代谢组学分析技术及其数据处理方法的应用为我们提供了深入了解生物体的代谢状态和相关的生物途径提供了有力的工具。
代谢组学的分析技术包括质谱技术、核磁共振技术和色谱技术等。
其中，质谱技术是最常用的代谢组学分析方法之一。
质谱技术可以通过检测生物样品中代谢产物的质量和分子结构来分析代谢物的组成和浓度。
在质谱技术中，液相色谱质谱联用技术（LC-MS）和气相色谱质谱联用技术（GC-MS）是常用的分析方法。
液相色谱质谱联用技术通过将样品先进行分离，然后通过质谱技术进行检测分析。
气相色谱质谱联用技术则是将样品气化后进行分离，并通过质谱技术进行分析。
这些技术在代谢组学研究中可以对代谢产物的种类进行广泛的检测和量化。
除了质谱技术，核磁共振技术也是常用的代谢组学分析方法之一。
核磁共振技术可以通过分析样品中代谢产物的电子自旋共振行为来确定代谢物的组成和浓度。
核磁共振技术的优势在于其对样品中不同代谢物的定量和定性分析均有良好的表现。
此外，核磁共振技术在代谢组学研究中还可以用于对代谢路径的分析和代谢物的动力学研究。
在代谢组学分析过程中，数据处理技术起着关键作用。
代谢组学数据处理包括预处理、特征提取和统计分析等步骤。
预处理是指对原始数据进行处理，以消除由于仪器噪声、样品变异或其他干扰因素引起的误差。
常用的预处理方法包括去峰和去背景校正。
特征提取是指从预处理后的数据中提取与样品代谢状态相关的信息。
代谢组学数据的特征提取方法包括主成分分析、偏最小二乘判别分析和聚类分析等。
统计分析是根据特征提取后的数据对代谢物进行分类、聚类或差异比较的过程。
统计分析方法包括双样本t检验、方差分析和受体操作特征分析等。
代谢组学定量方法(一)
代谢组学定量方法(一)代谢组学定量简介代谢组学定量是一种研究代谢组学的技术手段，通过定量分析生物体内代谢产物的变化，揭示代谢网络的调控机制和生物学过程。
本文将介绍常用的代谢组学定量方法。
靶向代谢物定量测定•液相色谱-质谱法（LC-MS）：通过将样品注入液相色谱仪，与质谱联用进行分析，可获得代谢物的相对丰度信息。
•气相色谱-质谱法（GC-MS）：通过将样品蒸发后进入气相色谱仪，再与质谱联用，可定量测定代谢物在气相中的丰度。
无靶代谢组学定量测定•液相色谱-质谱法（LC-MS）：通过无靶代谢组学技术，可以全面分析生物样本中的代谢物，并定量它们的丰度。
•核磁共振（NMR）：通过对样品进行高分辨的核磁共振测定，可以获得代谢物的丰度信息。
脑脊液代谢物定量测定•液相色谱-质谱法（LC-MS）：脑脊液是血液与脑细胞间的交流介质，通过LC-MS技术，可以定量测定脑脊液中代谢物的丰度，为研究神经系统疾病提供有力支持。
•核磁共振（NMR）：通过对脑脊液样品进行核磁共振测定，可以获得代谢物的定量信息，有助于研究神经系统疾病的发生机制。
细胞代谢物定量测定•高效液相色谱法（HPLC）：通过将待分析样品加入高效液相色谱仪，分离并测定细胞培养液中的代谢物丰度。
•荧光光谱法：利用某些代谢物在特定条件下能发出荧光的特性，进行定量测定。
数据分析和统计代谢组学定量的数据分析和统计是一个关键的环节，常用方法包括： - 主成分分析（PCA）：通过降维分析，将复杂的数据转化为低维的特征向量，用于样品分类和异常检测。
- 偏最小二乘法（PLS）：通过建立模型，将代谢物与样品属性之间的关系进行定量分析。
- 统计学分析：使用统计学方法对代谢组学定量数据进行差异分析、聚类分析等。
结论代谢组学定量是研究生物体代谢网络调控机制的重要手段，目前已有多种方法可用于代谢物的定量测定和数据分析。
随着技术的不断进步，将有更多的方法涌现，为代谢组学研究提供更强的支持。
代谢组学与技术规范标准
NMR
经验解谱（一维和二维核磁谱图结合） HMDB数据库 现有文献
标品对照
GC-MS NIST数据库
HMDB数据库
LC-MS
标品对照 HMDB、 MetAlign 、C-Clound数据库 已发表文献.
2.5 代谢通路分析
以D-Glucose为例
D-Glucose
4.1 1H NMR代谢组学研究逍遥散的抗抑郁疗效 4.2 1H NMR代谢组学研究驴胶补血颗粒补血作用机制 4.3 GC-MS代谢组学研究沙棘籽油的抗抑郁作用 4.4 GC-MS代谢组学研究逍遥散的抑郁症疗效 4.5 LC-MS代谢组学研究逍遥散的抑郁症疗效 4.6 临床血浆样本中OT、PGE2、PEF2α的LC-MS测定
多元统计分析
谱峰的校准、归一化、重叠、 数据的标准化 代谢轮廓空间距离的判别
代谢物鉴定
已知及未知代谢物的鉴定 代谢物的去卷积 同分异构体的识别
图 1 基于GC-MS尿液代谢组学研究沙棘籽油的抗抑郁作用
生物学意义阐释
代谢通路的分析
7/45
谱图的采集
图3 人体血浆样本GC-MS总离子色谱图（TIC） 图4 图正5离图子负模离2式子人下模体各式组血下人各浆体组的血人1H浆体N代血M谢浆R物代谱L谢C图物-MLSC总-M离S子总流离图子流图 8/45
变化因素
在4℃凝结 在25℃凝结
抗凝剂
离心时间 血清储存于4℃ 血清储存于25℃ 血浆储存于4℃ 血浆储存于25℃ 血清储存于-80℃ 冷冻/解冻循环
1, 6, 24 h I, 6, 24 h 肝素钠 vs. EDTA vs.柠檬酸钠
I5 min vs. 30min 6, 12, 24, 48 h 6, 12, 24, 48 h 6, 12, 24, 48 h 6, 12, 24, 48 h 1, 3, 6个月 1, 5, 10次
代谢组学技术概述
18
19
ATRP 聚酯大分子引发剂的300M核磁共振氢谱
20
核磁共振波谱查询数据库
系统数据库包含化合物核磁共振氢谱 6万多张，核磁共振碳谱4万多张．可通 过光谱编号、原子数、分子式进行查询， 结果得到所要查询化合物的有关信息及 其标准谱图．系统程序还允许用户将本 研究领域一些常用化合物的标准谱信息 和图谱添加进数据库以供日后查询．
大家好
1
代谢组学技术
及其在医学研究中的应用
2
系统生物学（systems biology） 是研究一个生物系统中所有组成成 分 （ 基 因 、 mRNA 、 蛋 白 质 等 ） 的构成，以及在特定条件下这些组 分间的相互关系的学科。
3
在后基因组(post-genome)时代, 系统生物学研究逐渐成为人们关注 的焦点。系统生物学研究的目的是 根据细胞内基因、蛋白质、代谢物 以及细胞器等组分间的时空相互关 系构建生物网络, 了解生物行为。
47
48
乙氧氟草醚GC-MS质谱图
49
50
采用何种分析技术主要取决于待分析生物 系统的种类以及要解决何种科学问题。NMR
可以快速、无损伤性地进行代谢物的体内(in vivo)或体外(in vitro)比较分析。直接应用
MS进行代谢物分析虽然速度也较快, 但具有 灵敏度以及分辨率较低的缺点。将MS与GC 或LC联用(GC-MS 或LC-MS), 虽然降低了分 析速度, 但却提高了分析灵敏度以及分辨率。 而且基于质谱的分析技术已长期用于代谢物 指纹图谱分析,具有比较成熟的样品制备、数 据采集以及分析等操作程序。
③ 二次离子质谱仪（SIMS）
26
基质辅助激光解吸附飞行时间质谱 （MALDI-TOF-MS）
代谢组学及其分析技术
代谢组学及其分析技术王斯婷, 李晓娜, 王皎, 凌笑梅M etabonom ics and its analytical techniqueWAN G S i- ting, L I X iao- na, WAN G Jiao, L ING X iao- m e i综述***(北京大学药学院, 北 京 100191)摘要: 代谢组学是 20世纪 90年代中期发展起来的对某一生物或是细胞内所有低相对分子质量代谢产物进行动态检测以及定 性 定量研究的一门学科, 它主要应用在药物毒理学研究、疾病诊断、植物和中药等领域。
代谢组学对分析技术要 求较高, 近年来 随 着分析手段的不断完善, 代谢组学的研究得到了更加广泛的应用。
本文对近年来各种分析技术在代谢组学中 的应用, 不同分 析 技术各自的优缺点, 应用领域等进行了综述。
同时也总结了在代谢组学的实际应用中遇到的一些实验技术方面的问题。
关键词: 代谢组学; 核磁共振; 气质联用; 液 质联用中图分类号: R 917 文献标识码: A 文章编号: 0254- 1793( 2010) 09- 1792- 08***( Schoo l of Pharm aceu tical Sciences, P ek ing U n iversity, Be ijing 100191, Ch ina)Abstract: M etabonom ics is a new science and techno logy developed in m id 1990s. It refers to a ho listic and dynam ic analytical approach to all the low re la tive mo lecular m assm etabo lites in an organ ism or ce lls. Current status for ap p lications o fm etabonom ics research in tox ico logy, diagnosis, plants and traditiona lCh inese m edic ine. Because m eta bonom ics has high ly request for analytica l techno logy, w ith the develop ing of analytical technology, m etabonom ics has mo re w ide ly app lication. In th is paper, current analytica l techno logy for m etabonom ics and its app lication is re view ed. And experim enta l techno logy for m etabonom ics is summ arized. K ey w ords: m etabonom ics; NMR; GC - M S; LC- M S 随着人类基因组计划等重大科学项目的实施, 基因组学、转录组学及蛋白质组学在研究人类生命 科学的过程中发挥了重要的作用, 与此同时, 代谢组 学 ( m etabonom ics)在 20世纪 90年代中期产生并迅 速地发展起来, 与基因组学、转录组学、蛋白质组学 共同组成 系统生物学 !。
广泛靶向代谢组学技术参数
4.正交偏最小二乘法判别分析（OPLS-DA）：与PCA相比，偏最小二乘法判别分析（PLS-DA）可以使组间区分最大化，有利于寻找差异代谢物。正交偏最小二乘法判别分析（OPLS-DA）结合了正交信号校正（OSC）和PLS-DA方法，可去除不相关的差异来筛选变量。
3.质谱条件：正离子模式（ESI+）、负离子模式（ESI-）
4.检测模式：多反应监测模式（MRM）
5.单个样本检测时间≤15min
6.数据库：拥有自建标品数据库达1000种以上物质
7.在血液样品中一次性定性、半定量代谢物达500种以上
8.数据分析内容：主成分分析（PCA）、正交偏最小二乘法判别分析（OPLS-DA）、聚类分析、重复相关性分析、差异代谢物KEGG功能注释及富集分析
1.5
数据分析：
1.主成分分析（PCA）：采用多元统计分析，可以在最大程度上保留原始信息的基础上将高维复杂的数据进行简化和降维。
2.聚类分析：按照个体或样本的特征将其分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性，类别之间具体尽可能高的异质性。代谢物含量数据采用极差法进行归一化处理，对代谢物在不同样本间的积累模式进行聚类分析。
广泛靶向代谢组学技术参数
一
基本功能要求
1.1
服务范围： 广泛靶向代谢组
1.2
检测平台：ABSciexQTRAP®6500+UPLC-MS/MS
1.3
实验流程：样本采集及处理，代谢物提取，代谢物检测，数据预处理，数据质控，代谢物鉴定注释，差异代谢物分析
代谢组学数据
代谢组学数据
代谢组学是一种研究生物体代谢物的科学技术，通过对生物体内所有代谢产物的系统性分析，揭示生物体内代谢通路，进而确定代谢物参与的生物学过程和疾病机理。
代谢组学数据是指通过代谢组学技术获得的数据，包括代谢物结构、浓度、代谢酶活性等，集成了生物体内代谢通路的信息。
代谢组学数据的来源主要有两种方式：一是利用高通量技术，例如质谱、核磁共振等技术，对生物体中代谢产物进行分析；二是利用代谢物检测芯片或荧光探针对代谢物进行筛选和分析。
这些方法不仅能够高效地量化代谢物，还能够同时监测多种代谢产物，提高数据的覆盖度和准确性。
代谢组学数据的分析主要包括数据预处理、特征选择、模式识别和统计分析等步骤。
数据预处理主要是对原始数据进行去噪、去重、归一化等处理，确保数据的可靠性和一致性；特征选择则是根据代谢物的生物学信息和贡献程度，筛选出最具代表性的代谢物；模式识别则是将代谢物的数据进行分类和聚类，确定不同生物状态下代谢产物的分布和差异；最后使用统计分析方法从代谢组水平上比较和评价代谢物的变化，得出生物学结论和策略。
代谢组学数据在医学、农业、食品等领域有着广泛的应用。
在医学领域，代谢组学数据能够用于疾病的早期诊断、疾病分型、疗效监测和药物筛选等方面；在农业领域，代谢组学数据则可用于作物品质改良、抗病性增强、环境适应性提高等研究；在食品领域，代谢组学数据则可以保证食品质量和安全。
总之，代谢组学数据为揭示代谢通路和生物学过程提供了有力支持，具有广泛的应用和研究前景。
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代谢组学分析系统
1.工作条件：
1.1 电压：220V（±10%）单相，50Hz(±1)。
1.2 环境温度：19-22o C
1.3 相对湿度：<70%
* 2.设备用途和基本组成
2.1 仪器用途：所提供仪器为高分辨率，高灵敏度、高通量的分析系统，配以
专业的数据分析处理软件构成代谢组学专用分析系统，从而快速
寻找标记物。
2.2 仪器组成
2.2.1 仪器由超效液相色谱-四极杆/二级碰撞室/飞行时间质谱组成的系统，和
专用代谢组学分析软件以及代谢物分析软件构成，具有先进的中医药代
谢组学研究分析功能。
* 2.2.2 质谱主机要求配置同一厂家生产的液相色谱仪，具有良好的兼容性。
* 2.2.3 具备准确质量测定功能
准确质量测定的内标必须有独立于实测样品的通道进入离子源，内标不得
干扰实际样品的数据结果，并且质量准度<2ppm。
2.2.4 真空系统
要求完全被保护的多级真空系统，具有自动断电保护功能，采用分子涡轮
泵。
离子源和质谱间有隔断阀。
便于源清洗和日常维护。
* 2.2.5 碰撞室具有两级碰撞功能。
分为以下部分：
捕获富集单元：具有离子传输富集、碰撞室两种功能
传输单元：具有离子传输、碰撞室两种功能
* 2.2.6 检测器
检测器由单个微通道板离子计数检测，可检测正负离子和采集MS和
MS/MS的数据, TDC转换速率>4.0 GHz。
* 2.2.7 数据采集和处理系统
工作站用于仪器控制和采集, 1024MB RAM, 200GB硬盘，DVD-ROM，
刻录光盘驱动器，1.44MB 3.5英寸软驱。
软件基于Windows XP 操作系统的应用软件包括集成化的仪器控制、数据处理等软件，代谢组学分析软件以及代谢物分析软件等。
3 仪器的详细技术指标
3.1 液相色谱仪
* 液相色谱仪必须是能够耐超高压（1000bar）的超高效液相色谱仪(UPLC)。
3.1.1 可编程二元梯度泵。
溶剂数量：4
流速范围：0.010 - 2mL/min，步进0.001mL/min，
流速精度：< 0.075% RSD，流速准确度：±1%，
泵耐压：0 - 15000psi（1000bar）
梯度设定范围：0 - 100%
*系统延迟体积：< 120uL
3.1.2 二极管阵列检测器
波长范围：190-700nm.
*测量范围：0.0001～4.0000AUFS
*采样速率：40点/秒
流通池：500nl低扩散
3.1.3 自动进样器系统
样品数量：96孔板、384孔板、24x4ml瓶、48x2ml瓶
进样范围：0.1- 50 μL,
“针内针”样品探针。
温度范围：4-40摄氏度
3.1.4 在线脱气系统
真空脱气：六通道在线脱气机
3.1.5 柱加热系统
控温范围：室温+5---65摄氏度
3.1.6 专用色谱柱；
* 1.7μ, 2.1 mm x 50 mm Column
数量：共六根
3.2 质谱仪器技术指标
* 3.2.1 质量数范围：MS1 m/z ≤4,000 Da, MS2 m/z ≤100,000 Da
* 3.2.2 分辨率：>175,000（FWHM）
3.2.3 灵敏度:
MS正离子
50 pg/µL leucine enkephalin，每秒钟m/z=556峰的离子计数大于1700。
MS正离子（EDC模式）
10 pg/µL leucine enkephalin，每秒钟m/z=556峰的离子计数大于2000。
MS负离子灵敏度
500 pg/µL棉子糖，每秒钟m/z=503峰的离子计数大于1800。
MS/MS 正离子灵敏度
100fmol/L[Glu]-Fib rinopeptide B溶液，来源于母离子为m/z=785.8 Da的丰度最强的y碎片峰每秒钟离子计数大于130或者信噪比>50:1
MS/MS 负离子灵敏度
500 pg/µL棉子糖的70/30已腈/水溶液，来源于母离子为m/z=503.2的碎片峰m/z=179.1每秒钟离子计数大于130。
* 3.2.4数据转换速率: >4.0 GHz
* 3.2.5质量测量精度:确保MS、MS/MS高分辨精确测定
MS/MS质量测量精度：150-900 Da ，<2ppm
4. 产品配置要求：
4.1 超高效液相色谱仪
4.1.1二元高压混合泵 1套
4.1.2六通道在线真空脱气机1套
4.1.3自动进样器1套
4.1.4进样泵1套
4.1.5 二极管阵列检测器1套
4.1.6仪器控制系统1套
4.1.7 数据处理系统1套
4.2 四极杆/飞行时间高分辨串联质谱仪
4.2.1离子源:电喷雾电离源1套，大气压化学电离源1套
4.3.2四极杆-飞行时间串联质谱质量分析器1套
4.2.3准确质量测定系统1套
4.2.4仪器控制系统1套
4.2.5数据处理系统1套
4.2.6代谢组学分析系统1套
4.2.7 备品备件1套
出师表
两汉：诸葛亮
先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，益州疲弊，此诚危急存亡之秋也。
然侍卫之臣不懈于内，忠志之士忘身于外者，盖追先帝之殊遇，欲报之于陛下也。
诚宜开张圣听，以光先帝遗德，恢弘志士之气，不宜妄自菲薄，引喻失义，以塞忠谏之路也。
宫中府中，俱为一体；陟罚臧否，不宜异同。
若有作奸犯科及为忠善者，宜付有司论其刑赏，以昭陛下平明之理；不宜偏私，使内外异法也。
侍中、侍郎郭攸之、费祎、董允等，此皆良实，志虑忠纯，是以先帝简拔以遗陛下：愚以为宫中之事，事无大小，悉以咨之，然后施行，必能裨补阙漏，有所广益。
将军向宠，性行淑均，晓畅军事，试用于昔日，先帝称之曰“能”，是以众议举宠为督：愚以为营中之事，悉以咨之，必能使行阵和睦，优劣得所。
亲贤臣，远小人，此先汉所以兴隆也；亲小人，远贤臣，此后汉所以倾颓也。
先帝在时，每与臣论此事，未尝不叹息痛恨于桓、灵也。
侍中、尚书、长史、参军，此悉贞良死节之臣，愿陛下亲之、信之，则汉室之隆，可计日而待也。
臣本布衣，躬耕于南阳，苟全性命于乱世，不求闻达于诸侯。
先帝不以臣卑鄙，猥自枉屈，三顾臣于草庐之中，咨臣以当世之事，由是感激，遂许先帝以驱驰。
后值倾覆，受任于败军之际，奉命于危难之间，尔来二十有一年矣。
先帝知臣谨慎，故临崩寄臣以大事也。
受命以来，夙夜忧叹，恐托付不效，以伤先帝之明；故五月渡泸，深入不毛。
今南方已定，兵甲已足，当奖率三军，北定中原，庶竭驽钝，攘除奸凶，兴复汉室，还于旧都。
此臣所以报先帝而忠陛下之职分也。
至于斟酌损益，进尽忠言，则攸之、祎、允之任也。
愿陛下托臣以讨贼兴复之效，不效，则治臣之罪，以告先帝之灵。
若无兴德之言，则责攸之、祎、允等之慢，以彰其咎；陛下亦宜自谋，以咨诹善道，察纳雅言，深追先帝遗诏。
臣不胜受恩感激。
今当远离，临表涕零，不知所言。