[组学基础1]代谢组学原来是三兄弟啊。。。

当今时代，组学概念层出不穷，从开始的基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学，到现代细分出来的暴露组学、食品组学、中药组学等。今天我们就来聊聊小编所理解的代谢组学。

代谢组学是2000年代末兴起的一门学科，其主要有三个学科交叉组学，包括化学、生物信息学和生物学。

代谢组学三兄弟

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【所谓化学】

所谓化学，就是我们如何通过仪器分析获得样品中代谢物的相对或绝对含量。（1）第一步就是得先知道如何萃取样品中的代谢物，需要检测的代谢物属于脂类还是小分子极性化合物，是挥发物还是聚合物，选用不同的萃取溶剂。（2）第二步如何通过仪器分析检测到代谢物的丰度，色谱选择LC还是GC，质谱采集选用TOF，QQQ还是Orbi，QTrap（当然还有NMR，IR，UV-vis采集数据）。（3）第三步如何定量测到的化合物如何进行定性和定量，是通过内标法还是外标法，是对数据库还是标准品同位素标记。除此之外，还包括解卷积的算法，数据库相似度算法，峰对齐算法等。

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【所谓生物信息学】

所谓生物信息学，就是从仪器采集得到数据经过初步分析得到的数据矩阵之后，我们该如何从中能挖掘到有价值的数据信息并高效直观的展示信息。（1）多元统计分析（PCA、PLS-DA等）和单元统计分析（t-test，ANOVA），根据算法的进步逐步出现更高效算法来弥补一般多元统计分析（过拟合）和单元统计分析（p值矫正）的缺陷，甚至还包括一些机器学习的方法也应用到代谢组学中来（KNN，random forest），此外，还有一些用于归一化（mTIC，batch SOM，SVM）、缩放（UV，pareto）的算法也是统计分析中的关键步骤。（2）此外就是数据的可视化，高效的展示数据更直观的理解实验结果，如果常见的Boxwhiskers, Volcano plot, Heatmap, Venn, Pearson networks, Clusters，pathway networks等。（3）随着代谢组学数据分析方法的革新，引入了一门新的学科，就是基于计算机语言的质谱数据分析软件的开发，包括AMDIS，mzMine, XCMS, MetAlign等等，诸多高效的方法开发为代谢组学的研究开启的新的征程。

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【所谓生物学】

所谓生物学，就是得到显著性统计学变化的代谢物，如何分析其生物学价值。在分析生物学价值之前，先得知道我们的代谢物是什么来源。不同的来源对应的生物学价值也不同，是植物来源？微生物来源？还是动物来源；即使动物来源，也分是人源？鼠源？还是果蝇；即使知道是人源，还得分是血液中的？是尿液中的？还是脏器中的。不同来源的代谢物其生物学价值不同。我们得知道统计学的显著性不等于生物学的显著性。

好了，小编就今天介绍到这里，代谢组学是三兄弟。