代谢组学是什么?
新陈代谢是生物体内生物化学反应的总成，是生命体维系生命的物质基础，是研究生命活动的重要依据。代谢组是研究生命过程中和外部环境影响下的内源代谢活动，包括对代谢物种类、数量及变化规律的检测与分析，从而探讨群体生命活动发生与发展的本质。代谢组学相对于其它组学有许多优点：
代谢产物种类、数量变化容易检测;
与基因组学、蛋白质组学相比，技术手段更加简单;
相对于基因组学和蛋白质组学，代谢产物少，易于检测、验证和分析;
新陈代谢水平的变化可以实时反映机体的生理病理状态。
代谢组分类：
根据研究目标的不同，代谢组学可分为非靶向代谢组和靶向代谢组。非靶向性代谢组学是对生物体内代谢产物的全面、系统分析，是这种无倾向的代谢组学分析，能发现新的生物标记物。靶向性代谢组学是针对这种特殊代谢物的研究分析。它们都有各自的优缺点，经常联合操作来发现和定量不同的代谢产物，深入研究和分析后续代谢分子标记，这些方式在食品鉴定、疾病研究、动物模型验证、生物标志物发现、疾病诊断、药物研发、药物筛选、药物评价、临床研究、植物代谢、微生物代谢研究等方面发挥重要作用。
非靶向性代谢组学是以比较有限的情况专业知识为基础，对整个生命体代谢组学进行系统鉴定分析，获取代谢物数据，并从中发现差异代谢物。非目的代谢组学主要包括以下几个步骤：
1.样品收集和加工。
常用的代谢组分析样本有血浆、尿、组织、细胞、细胞器等。样本量大，样本个体差异所引起的误差较小。在复杂的代谢组学样品中，有许多可能干扰实验结果，是影响代谢组学研究成功与否的关键因素。常见的样品处理方式有蛋白质沉淀、差速离心萃取(固相萃取、液液萃取、超临界流体萃取、加速溶剂萃取)。
2.实验分析。
代谢组通常须要操作多种分析技术手段，以满足不同的实验需求。常用的代谢组学技术包括：NMR(NMR)、LC-MS(LC-MS)、GC-MS(GC-MS)、毛细管电泳-质谱联用(CD-MS)、HILIC--MS等。高分辨率质谱技术主要有TOF-MS、FTICR-MS、Orbitrap-MS、Sector-MS等。
3.资料分析。
资料预处理：利用XCMS、MZmine、MarkerView等工具对原始数据进行处理。
鉴别代谢物：常用的研究方法有主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)等。对数据分析的结果也须要通过t检验和变量权重重要性排序(variableimportanceinprojection,VIP)来筛选不同的代谢物。一般而言，P<0.05,VIP>1.0的变数为差异性代谢产物。
代谢性途径分析：常见的代谢组学途径数据库包括HMDB、KEGG、Reactome、BioCyc、MetaCyc等，它们可用于代谢途径和互作网络分析。
多组分析：多组分析已成为组学发现的趋势。这些数据库和工具包括IMPaLA网站、iPEAP软件、MetaboAnalyst网站、SAMNetWeb网站、pwOMICS、MetaMapR、MetScape、Grinn、WGCNA、MixOmic、DiffCorr、qpgraph、huge等等。
相对于非靶向代谢组学而言，靶向代谢组学更具针对性，它把注意力集中在一些或几种生物事件相关的代谢物，如脂质组学、糖组学等。
目的代谢组学是以目标群体学关注的对象为目的，有针对性地收集样本。例如在进行脂质组学时，要选择溶于油脂的溶剂。目的代谢产物的定量分析是根据标准品的定量标准曲线进行的，因此须要准备合格的标准品。
采用靶向法，天然标记物和同位素标记物有助于代谢产物的识别和定量，减少假阳性。定量分析方式可以用来建立组织或有机体的代谢物的基线水平，用来进行实验室间的比较，或者用来确定代谢的正常和干扰状态。利用同位素标记的内标(IS)还能帮助解释影响分析精度的离子化效应，从而提高生物反应检测试验的有效性。
由于靶向代谢组学研究的是比较有限种类的代谢产物，数据分析比非靶向代谢组学更简单、更直接。所用的方式类似于数据库和非目的代谢组学，但对于某一类代谢组，有专门的数据库，例如LipidMaps和LipidBank，目的是糖类和脂质组。
因2种代谢组学方式各有优缺点，非靶向代谢组学无偏倚，且具备整体性的生物代谢组特点，但重复性差，线性范围比较有限;靶向代谢组学的重复性和敏感性逐步提高，代谢物确定简单，线性范围宽，但须要有提前的专业知识情况，是这种倾向于代谢组研究方法。因此 在实际操作中，这2种方式通常联合操作，共同发挥作用。
