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【代谢组学】代谢组学与其他组学数据的整合
1、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、肝脏疾病与肝细胞分裂能力下降密切相关，并且细胞代谢对组织稳态和再生很重要。由于代谢变化是肝脏疾病的标志，因而对代谢和细胞分裂之间的联系进行了研究。
3、代谢组学隶属于组学范畴之内，目前关注度颇高，它是了解小分子代谢物质(相对分子质量小于1000)数量、种类、丰度的研究技术，可以对小分子物质进行全面的定性及定量分析，并寻找代谢物与环境因子变化的相对关系。
4、首先，目前肠道微生物联系最紧密的三种代谢产物是氨基酸、短链脂肪酸或胆汁酸，以这三种代谢产物做靶向检测与微生物组学做关联分析也占绝大多数。
5、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。
代谢组学分析的代谢物质和化学分析法的区别
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。
组学omics，研究的是整体. 按照分析目标不同主要分为基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学。基因组学研究的主要是基因组DNA，使用方法目前以二代测序为主，将基因组拆成小片段后再用生物信息学算法进行迭代组装。
然而，代谢组学涉及到的技术原理相对比较广泛，运用的技术手段不同，原理也略有不同。
它是关于生物体系内源代谢物质种类、数量及其变化规律的科学，研究生物整体、系统或器官的内源性代谢物质及其所受内在或外在因素的影响。
做好代谢组学研究的关键在哪里?
研究代谢组学的关键是要发展大规模、并行化测定复杂混合体系中代谢物组成信息和对大量数据进行分析和建模的能力。技术手段的发展是代谢组学发展的关键因素。
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。
代谢组学隶属于组学范畴之内，目前关注度颇高，它是了解小分子代谢物质(相对分子质量小于1000)数量、种类、丰度的研究技术，可以对小分子物质进行全面的定性及定量分析，并寻找代谢物与环境因子变化的相对关系。
代谢物在生物系统中起着至关重要的作用，因此代谢组学可用于发现和鉴定生物标志物，或更好地了解药物或疾病对已知和未知生物通路的影响。成功的代谢物组学研究依赖于有效的代谢物提取。
代谢组处于基因调控网络和蛋白质作用网络的下游，所提供的是生物学的终端信息。
他们正采用综合研究的方法进行代谢组学研究，试图检测出尽可能多的代谢产物，超越人们过去使用方法所能达到的目标。
【代谢组学】3.数据分析
一般有如下几点： 数据预处理。如缺失值过滤填充、数据归一化等。 数据质控。包括CV分布、QC等。 统计分析。包括单变量、多变量等。 功能分析。包括Pathway、网络分析、Biomarker筛选等。
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。
定量及统计分析：非靶： 进行大规模、系统性研究，用于前期数据挖掘与筛选。靶向： 验证非靶向分析的结果，对目标代谢物进行选择性、特异性定量与绝对定量。非靶和靶向的样本制备、色谱体系、代谢物鉴定模式均不同。
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