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1. 【代谢组学】3.数据分析
2. 代谢组学原始数据格式转换-proteowizard
3. 靶向代谢组学和非靶向代谢组学的区别
4. 非模式生物可以进行代谢组学分析吗
5. 代谢组学的研究方法

1、【代谢组学】3.数据分析

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。

在中心法则的指导下，基因组、转录组、蛋白组通常以 信息流 的方式呈现，而代谢组被认为是新陈代谢的结果。

本部分分析内容与常规代谢组学一致，主要针对代谢物含量开展单维与多维统计学分析、KEGG通路分析、表达量相关性分析、聚类热图、代谢物分类等分析。

2、代谢组学原始数据格式转换-proteowizard

proteowizard支持被转换的格式如下：proteowizard有Windows、mac和linux版本。但是对于直接安装的linux版本，没有格式转换的功能。需要转换供应商的（vendor）格式的话，可以使用其安装了window版本（通过wine来执行）的docker镜像。

好在 ProteoWizard 为我们提供了格式转换的工具MSConvert，它可以转换为以下数据格式：MSConvert的Linux版本并不友好，需要wine/docker来运行Proteowizard，但一般linux默认都是x64架构，而x64一直诟病于对Framework的支持。

代谢组学发论文需要原始数据。根据查询相关公开信息显示，代谢组学发论文需要对所写的论文的原始数据进行上传，需要附带在论文中。

生物信息学的应用领域非常广泛，例如基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学、系统生物学等。生物信息学的发展也为生物医学研究提供了新的方法和工具，例如在基因诊断、药物设计、疾病预测等方面的应用。

3、靶向代谢组学和非靶向代谢组学的区别

其次明确代谢组学的研究方法。对于非靶向代谢组学而言，色谱与高分辨质谱的联用必不可少；而对于靶向代谢组学而言，基于多反应监测（MRM）模式的三重四极杆质谱被认为是质谱定量的 “金标准”。

在中心法则的指导下，基因组、转录组、蛋白组通常以 信息流 的方式呈现，而代谢组被认为是新陈代谢的结果。

代谢组学是对代谢组学的研究，而代谢组学是对特定生物体对致病性刺激或基因修饰的多参数代谢反应的研究。NMR对于物质结构的指认要比MS更精确（异构体）对定性非常有用，成为非靶向代谢组学的重要方向。

近年来，在众多医学、动植物生理学和细胞生物学研究中，如疾病的标志物的识别和检测等，应用于细胞样本的代谢组学起到了重要的工具作用。

4、非模式生物可以进行代谢组学分析吗

KEGG指的是京都基因与基因组百科全书，通常我们使用KEGG中的pathway模块，将基因映射到某些通路上，了解基因参与生物体中的代谢过程等。

代谢组学（Metabonomics/Metabolomics）是20世纪90年代末期发展起来的一门新兴学科，是研究关于生物体被扰动后（如基因的改变或环境变化后）其代谢产物（内源性代谢物质）种类、数量及其变化规律的科学。

植物生理和分子生物学研究：代谢组学可以揭示植物的生理状态和基因表达模式，从而帮助理解植物的生长、发育和响应环境压力的机制。

近年来，随着高通量测序技术的发展，我们可以快速且准确地测序整个基因组或特定区域的DNA序列，产生大量的数据。通过生物信息学方法对这些数据进行处理和分析，我们可以更好地理解基因组的结构和功能。

5、代谢组学的研究方法

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。

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。

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。

研究中药这种复杂混合物的毒性，代谢组学是最好的方法，选择不同产地、不同数量、不同组分的中药，做出代谢组图，根据组成变化与毒性、药效相对应，就可把有效的成分最大化，把有毒的东西剔除。

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