1、代谢物提取，一般要求每组至少10个样；在所有提取好的样本中取等量混合作为QC；QC样本与实验样本穿插上机，开始十个QC，结尾三个QC，中间每十个样本穿插一个QC样本。这里我们采用基于秩的检验方法，其中基因集富集分析（GSEA）是在转录组数据背景下进行代谢路径分析的一个常见例子，它也可以应用于代谢组数据。
2、代谢物提取，一般要求每组至少10个样； 在所有提取好的样本中取等量混合作为QC； QC样本与实验样本穿插上机，开始十个QC，结尾三个QC，中间每十个样本穿插一个QC样本 。得到质谱谱图数据经软件处理后得到峰表。
3、专门的代谢组学分析平台：Metaaboanalyst - 强大代谢组学分析软件，推荐指数：★★★。该平台几乎涵盖了代谢组学研究中所需的所有数据处理和分析方法，并支持结果导出，生成报告。 Biodeep - 墙裂推荐，推荐指数：★★★。
1、XCMS，一款基于R语言的开源软件，专为非靶向代谢组学数据设计，提供预处理、对齐与定量功能，包括峰识别、去噪与对齐。软件还配备多种可视化工具，便于探索数据结构与峰性质。MZmine，基于Java的开源软件，提供直观界面，支持数据从原始至最终结果的完整流程。
2、专门的代谢组学分析平台：Metaaboanalyst - 强大代谢组学分析软件，推荐指数：★★★。该平台几乎涵盖了代谢组学研究中所需的所有数据处理和分析方法，并支持结果导出，生成报告。 Biodeep - 墙裂推荐，推荐指数：★★★。
3、三者都是统计类软件，但simca-p、matlab都是偏重数学类统计，ChemPattern软件是针对仪器类型数据进行统计分析软件，支持的数据类型比较全面，气相/液相色谱、薄层色谱、质谱、质谱解卷积、红外近红外光谱、拉曼光谱、核磁数据都可以分析，可以做指纹图谱、PCA、人工神经网络、模式识别分析，也可以进行定量。
4、然而，非靶向代谢组学在定量准确性、代谢物鉴定及后期数据处理等方面仍存在局限性。特别是原始离子峰的提取和分析，以下是科研小汪介绍的一种方法，它可以将任何质谱仪器采集的原始LC-MS数据一键式提取所有离子峰，并进行初步分析。原始数据格式转换。
5、拟靶向代谢组学主要包括三个步骤：（1）基于四极杆飞行时间质谱的非靶向分析；（2）母离子/产物离子对的选择及检测参数优化；（3）使用三重四极杆或QTRAP质谱采用MRM模式（包括上述离子对）对样品进行分析。
6、生物信息学的应用范围广泛，包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学等，涵盖了从基础研究到应用开发的各个环节。此外，生物信息学还促进了跨学科合作，使得生物学、医学、工程学等领域的专家能够共同解决复杂问题。
1、韦恩图绘图：在线绘制韦恩图 - 最常见平台，推荐指数：★★★；简单粗暴的韦恩图在线绘制，推荐指数：★★。这些平台能够直观展示筛选工作的结果，支持修改颜色及形状等参数。 综合工具：TBtools软件 - 小巧好用的绘图工具箱，推荐指数：★★★；hiplot科研绘图平台 - 良心免费，推荐指数：★★★。
2、十NuGO 营养代谢组学数据库，收录人类营养代谢组学研究中使用的小分子物质。十MetaCyc 实验数据库，阐明生命各领域的代谢途径，包含3009种生物体的2722个途径，目标是分类代谢领域。
3、XCMS，一款基于R语言的开源软件，专为非靶向代谢组学数据设计，提供预处理、对齐与定量功能，包括峰识别、去噪与对齐。软件还配备多种可视化工具，便于探索数据结构与峰性质。MZmine，基于Java的开源软件，提供直观界面，支持数据从原始至最终结果的完整流程。
4、在《Nucleic Acids Research》杂志的最新说明中，MetaboAnalyst0以全新的面貌亮相。作为全面优化的代谢组学分析平台，它整合了从原始质谱数据处理到统计分析、通路分析的13个模块，不仅为普通用户提供易于操作的网页版工具，还为R语言用户提供了与网站同步的MetaboAnalystR包。
5、在面对代谢组学数据分析时，我们推荐一款名为“MetaboAnalyst”的实用软件。无需复杂的EXCEL操作、编程或脚本编写，该工具能够协助您完成复杂的数据分析任务。本指南将分步骤引导您完成数据上传、预处理、标准化与统计分析。请继续阅读，我们将展示如何使用MetaboAnalyst进行高效数据分析。
1、代谢组学的研究方法与蛋白质组学有相似之处，主要包括两种策略：代谢物指纹分析（metabolomic fingerprinting）和代谢轮廓分析（metabolomic profiling）。指纹分析利用液相色谱-质谱联用（LC-MS）技术，通过比较不同个体血样中代谢产物的质谱峰，识别并构建一套能识别不同化合物特性的分析体系。
2、代谢组学的研究方法：代谢组学研究一般包括代谢组数据的采集、数据预处理、多变量数据分析、标记物识别和途径分析等步骤。生物样品（如尿液、血液、组织、细胞和培养液等）采集后进行生物反应灭活、预处理。
3、一种方法称作代谢物指纹分析 （metabolomic fingerprinting），采用液相色谱-质谱联用（LC-MS）的方法，比较不同血样中各自的代谢产物以确定其中所有的代谢产物。从本质上来说，代谢指纹分析涉及比较不同个体中代谢产物的质谱峰，最终了解不同化合物的结构，建立一套完备的识别这些不同化合物特征的分析方法。
4、代谢组学的研究方法包括非靶向和靶向两种。非靶向代谢组学，顾名思义，是对有机体内所有代谢物进行全面分析，旨在发现未知的生物标志物，虽然覆盖广泛但精确度稍逊。相比之下，靶向代谢组学则聚焦于特定代谢物，如胆汁酸、氨基酸等，通过精确的质谱技术，如MRM，实现对关键代谢物的定量分析，减少误差。
5、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。其样品主要是动植物的细胞和组织的提取液。
6、研究方法 代谢组学采用多种技术来研究代谢物，如核磁共振、质谱技术、生物化学分析等。通过这些技术，可以全面、系统地分析生物样本中的代谢物，并比较不同条件下的代谢差异。这种差异可能是由基因变异、环境因素或生活方式导致的。 应用领域 代谢组学在多个领域有广泛应用。
1、代谢组学分析流程主要包括以下几个步骤：样品制备、代谢物分离与检测、数据处理与分析、生物标志物筛选与验证以及生物学解释。首先，样品制备是代谢组学分析的第一步。在这一阶段，生物样品如细胞、组织或体液需要进行匀浆处理，随后使用有机溶剂或水提取代谢物。
2、在代谢组学研究中，首先需要明确研究目标和设计实验方案。这一步骤包括确定研究问题以及选择合适的研究方法和实验设计。接着，在样品采集阶段，研究人员需要从特定对象中获取代表性的样本，确保样本的多样性和代表性。在样品预处理环节，通过各种技术手段清除样本中的干扰物质，从而获得纯净的代谢物数据。
3、代谢组学研究的典型工作流程包含多个关键步骤，旨在系统、准确地探索生物体内的代谢物组成与变化。首先，样本的收集与预处理是流程的起点，根据不同样本类型采取合适的前处理方法，确保后续分析的准确性和有效性。
4、代谢物鉴定采用标准品数据库比对或算法预测方法。功能分析阶段，通过通路鉴定、GESA分析、通路富集分析及网络分析等方法，找到关键代谢通路与代谢物作为功能分析的切入点。代谢组学实验流程至此全部完成。该流程涉及从研究设计、样本准备、仪器检测到数据分析的全方位过程，确保了研究的系统性和科学性。
5、样品收集 制定和优化样本收集和处理的标准操作程序对于获得可靠数据以及在涉及不同生物样本库分析的流行病学规模的代谢组学研究中至关重要。样品处理 关于代谢物的提取，建议根据代谢物的极性指数和logP范围选择提取溶剂。
6、MetaboAnalyst是一个基于网络的工具套件，旨在简化代谢组学数据的分析流程。它提供一系列功能，包括数据处理、标准化、统计分析和功能注释。接下来，我们将在以下章节中具体指导您如何使用该工具。