代谢组学中非靶向液质联用数据处理

代谢组学是系统性的研究生物系统里各种生化进程产生的代谢物特征的研究领域。通过结合代谢祖学、基因组学、蛋白组学等先进技术手段，能够帮助科研人员更加系统和全面的理解细胞生物学，被越来越多的应用于各个领域，比如生命科学、医学、食品科学、环境科学等。代谢组学常用的检测方式主要是核磁共振和质谱。而质谱通常和不同的色谱系统联用，通过不同分子的保留时间不同，来区分质荷比（分子量／电荷）接近的分子。生物样本中的代谢物种类成千上万，浓度也有巨大的差别，并非一次检测就能检测到所有的代谢物，检测到的代谢物定量的准确性也是不一样的。如果要追求对某几个或者一类代谢物更加准确的定量，则会采用靶向代谢组学的方法，需要有丰富经验专家的对样本的预处理，分离方法，内标等步骤进行优化，检测的时间和成本也会增加。如果是初次的探索性代谢组学研究，很多时候都会选择非靶标代谢组学的方法，来检测比如氨基酸、三羧酸循环、糖酵解、核酸代谢等多条代谢通路中的相关代谢物。

要从非靶向代谢组学实验获得高质量的实验数据，数据的预处理步骤十分重要。想学习非靶向代谢组学的同学们需要系统的了解数据处理的原理，基本的数据处理流程，常用的软件和数据库等。

想了解的同学可以阅读中国科学院遗传与发育生物学研究所税光厚研究员课题组发表在Springer的子刊《Journal of Analysis and Testing》第３期的综述文章“代谢组学中非靶向液质联用数据处理”。

摘要

代谢组学中非靶向液质联用数据处理

· He　Tian1,Bowen　Li2,Guanghou　Shui1*

1.中国科学院遗传与发育生物学研究所

2.常州中科脂典生物技术有限责任公司

（译）液相色谱质谱联用技术能够检测出单个生物样本中上千的代谢物特征，产生出大量的复杂数据。液质联用代谢组学的一个关键问题是如何全面和准确的分析大量数据中的代谢物含量。未解决这一问题，学术界开发了很多免费的质谱数据处理软件，包括XCMS,MZmine,MAVEN, MetaboAnalyst，设备厂商也开发了各自的商业软件。但是研究人员依然要不可避免的面对大量假阳性峰和处理这些假阳峰的人为错误。数据的处理工具在不断地进步，但这样的错误依然经常发生。而且不同的软件有各自的优势和劣势。因此研究人员需要根据仪器的格式和下游的分析流程来选择合适的分析工具。