代謝是生物體內(nèi)所有生化反應(yīng)的總成，是生命體維持生命的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是研究生命活動(dòng)的重要基礎(chǔ)。代謝組學(xué)是研究生命在內(nèi)、外環(huán)境影響下的內(nèi)源代謝活動(dòng)，包括對(duì)代謝產(chǎn)物種類、數(shù)量及其變化規(guī)律的檢測和分析，從而研究集體生命活動(dòng)發(fā)生和發(fā)展的本質(zhì)。與其他組學(xué)相比，代謝組學(xué)具有多種優(yōu)勢：

1. 代謝物的種類、數(shù)量變化易于檢測；

2、相比于基因組學(xué)和蛋白組學(xué)，技術(shù)手段更為簡單；

3、與基因組學(xué)和的蛋白組學(xué)相比，代謝物數(shù)量少，易于檢測、驗(yàn)證和分析；

4、代謝水平變化可實(shí)時(shí)揭示機(jī)體生理病理狀態(tài)。

圖1. 代謝組學(xué)和其他組學(xué)的關(guān)系。

代謝組學(xué)根據(jù)研究目的的不同，可進(jìn)一步分為非靶向和靶向代謝組學(xué)。非靶向代謝組學(xué)是對(duì)有機(jī)體內(nèi)源性代謝物的全面、系統(tǒng)的分析，是一種無偏向的代謝組學(xué)分析，可以發(fā)現(xiàn)新的生物標(biāo)記物。靶向代謝組學(xué)是針對(duì)特定一類代謝物的研究分析。二者各有優(yōu)缺點(diǎn)，經(jīng)常結(jié)合使用，用于差異代謝產(chǎn)物的發(fā)現(xiàn)和精準(zhǔn)定量，對(duì)后續(xù)代謝分子標(biāo)志物進(jìn)行深入的研究和分析，這在食品鑒定、疾病研究、動(dòng)物模型驗(yàn)證、生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)、疾病診斷、藥物研發(fā)、藥物篩選、藥物評(píng)估、臨床研究、植物代謝研究、微生物代謝研究中發(fā)揮重要作用。

圖2. 非靶向和靶向代謝組學(xué)結(jié)合使用。

非靶向代謝組學(xué)是在背景知識(shí)有限的基礎(chǔ)上，對(duì)整個(gè)生命體代謝組進(jìn)行的系統(tǒng)、全面的鑒定分析，獲取大量代謝物數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)差異代謝物。非靶向代謝組學(xué)主要包含以下流程：

1. 樣本采集與處理

常見的代謝組學(xué)分析樣本包括血漿、尿液、組織、細(xì)胞、細(xì)胞器等。足夠大的樣本量可以減少樣本個(gè)體差異造成的誤差。這些復(fù)雜樣本中含有很多其他成分，可能對(duì)結(jié)果產(chǎn)生干擾，是影響代謝組學(xué)研究是否成功的關(guān)鍵因素。常用的樣本處理方法包括蛋白質(zhì)沉淀，差速離心和萃?。ü滔噍腿?、液液萃取、超臨界流體萃取、加速溶劑萃取）等。

2. 實(shí)驗(yàn)分析

代謝組學(xué)常常需要運(yùn)用多種分析技術(shù)手段來滿足不同的實(shí)驗(yàn)需求。常見的代謝組學(xué)分析技術(shù)包括核磁共振（NMR）、液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用（LC-MS）、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用（GC-MS）、毛細(xì)管電泳-質(zhì)譜聯(lián)用（CD-MS）、HILIC--MS等。高分辨質(zhì)譜技術(shù)主要有TOF-MS、FTICR-MS、Orbitrap-MS、Sector-MS等。

3. 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)預(yù)處理：利用XCMS、MZmine和MarkerView等工具進(jìn)行原始數(shù)據(jù)處理。

鑒定差異代謝物：常用的分析方法包括主成分分析（PCA）、偏最小二乘判別分析（PLS-DA）、正交偏最小二乘判別分析（OPLS-DA）等。數(shù)據(jù)分析結(jié)果還需要經(jīng)過t檢驗(yàn)和變量權(quán)重重要性排序（variable importance in projection, VIP）值篩選差異性代謝產(chǎn)物。一般認(rèn)為，同時(shí)滿足P<0.05，VIP>1.0的變量為差異代謝物。

代謝通路分析：常見的代謝組學(xué)通路數(shù)據(jù)庫包括HMDB、KEGG、Reactome、BioCyc、MetaCyc等數(shù)據(jù)庫，可以利用這些數(shù)據(jù)庫進(jìn)行代謝通路和互作網(wǎng)絡(luò)分析。

多組學(xué)分析：多組學(xué)分析已經(jīng)是組學(xué)發(fā)現(xiàn)不可避免的趨勢了?？捎玫臄?shù)據(jù)庫和工具包括IMPaLA網(wǎng)站、iPEAP軟件、MetaboAnalyst網(wǎng)站、SAMNetWeb網(wǎng)站、pwOMICS、MetaMapR、MetScape、Grinn、WGCNA、MixOmic、DiffCorr、qpgraph、huge等。       

靶向代謝組學(xué)相對(duì)于非靶向代謝組學(xué)更有針對(duì)性，將關(guān)注點(diǎn)放在了幾個(gè)或者幾類與生物學(xué)事件相關(guān)的代謝物上，比如脂質(zhì)組學(xué)、糖組學(xué)。

1. 樣本采集和處理

靶向代謝組學(xué)根據(jù)靶向組學(xué)關(guān)注的對(duì)象，針對(duì)性的采集樣本。比如進(jìn)行脂質(zhì)組學(xué)時(shí)，選用對(duì)脂質(zhì)有較好溶解能力的溶劑。靶向代謝物的定量是基于在標(biāo)準(zhǔn)品的定量標(biāo)準(zhǔn)曲線上的，所以需要準(zhǔn)備優(yōu)質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)品。

2、實(shí)驗(yàn)分析

在靶向方法中，天然和同位素標(biāo)記的標(biāo)準(zhǔn)品促進(jìn)了代謝產(chǎn)物的鑒定和定量，減少了假陽性現(xiàn)象。定量代謝組學(xué)可用于在組織或生物體中建立代謝物基線水平，用于實(shí)驗(yàn)室間比較，或用于定義代謝正常與“擾動(dòng)”狀態(tài)。使用同位素標(biāo)記的內(nèi)標(biāo)（IS）也可以幫助解釋影響分析精度的基質(zhì)誘導(dǎo)的電離效應(yīng)，從而提高生物反應(yīng)檢測試驗(yàn)的靈敏度。

3、數(shù)據(jù)分析

由于靶向代謝組學(xué)關(guān)注有限種類的代謝物，所以數(shù)據(jù)分析比非靶向代謝組學(xué)更為簡單和直接。使用的方法和數(shù)據(jù)庫和非靶向代謝組學(xué)相似，但是對(duì)于某類代謝組，有特定的數(shù)據(jù)庫，如針對(duì)糖類和脂質(zhì)組的LipidMaps和LipidBank等數(shù)據(jù)庫。

圖3. 靶向代謝組學(xué)分析流程。 

由于兩種代謝組學(xué)方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，非靶向代謝組學(xué)無偏差，全面系統(tǒng)反應(yīng)生命體代謝組特征，但是重復(fù)性較差且線性范圍有限；而靶向代謝組學(xué)的重復(fù)性和敏感性有顯著提高，代謝物確證簡單，線性范圍寬，但是需要有預(yù)先的知識(shí)背景，是一種有偏向的代謝組分析方法。因此在實(shí)際應(yīng)用中，兩者常常結(jié)合使用，共同發(fā)揮作用。

參考文獻(xiàn)：

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