代谢组学筛选出来的太多了怎么办

其实，代谢组学数据处理主要包括2个步骤：原始数据预处理和数据分析。

1 原始数据预处理

确保实验的设计合理和实验的数据准确的基础上，首先从质谱原始数据出发，进行峰对齐、保留时间校正和峰面积提取；其次，采用精确质量数匹配（<25 ppm）和二级谱图匹配的方式，检索METLIN数据库和 HMDB 数据库对代谢物结构进行鉴定；接着，删除缺失值均大于50%的离子峰；最后，对代谢物的表达量进行对数转换并采用autoscaling或UV法进行归一化处理。下图是数据经归一化处理前后的分布情况，结果表明数据经归一化处理后基本呈正态分布

GC-MS非靶向代谢组学检测通过气质联用（GC-MS）方法检测生物体受外界刺激前后体内大多数小分子代谢物的动态变化，重点寻找在实验组和对照组中有显著变化的代谢物，进而研究这些小分子代谢物变化，实现对生命科学中更多问题的探索。

GC-MS（气质联用）相关介绍

GC-MS分离检测的原理：利用待分离的各种物质在两相中的分配系数、吸附能力等理化性质的不同来进行分离，然后进入质谱检测器进行检测的过程。

GC-MS仪器分为三个系统：进样系统、分离系统、检测系统。

GC-MS的适用范围：主要取决于化合物的性能，一般适用于分子量小、易挥发的代谢物，详情如下图:

GC-MS 优势及流程

运用GC-MS代谢组学探究优势：

技术成熟稳定、分辨率高、选择性好；

具有相对完善的数据库；

适合于复杂基质的分析，一次分析提供全面的信息；

全自动峰识别、解卷积、样品比较、质量控制；

定性更准（结合保留时间指数辅助定性）；

GC-MS代谢工作流瓶颈

除了代谢物的提取，代谢物的纯化与富集也是非常重要的；那么纯化和富集的目的是什么呢？纯化主要是为了去除蛋白质、核酸、盐或者干扰目标代谢物检测的其他代谢物；富集的目的主要是提高待测物质的灵敏度和检测限。具体步骤见下：

再来看下建GC-MS方法中非常关键的一个点：衍生化：随着样品的批量越来越大，传统的手动衍生化渐渐的遇到了其瓶颈。如何帮助提高大批量样品的检测准确性，并且同时节省溶剂和时间成为了一个巨大的挑战~

2023年1月，新引进的自动化衍生设备，助力GC-MS代谢组学产能加倍，解决GC-MS代谢组学产品线不断扩增的业务并实现样本处理过程中的“标准化”管理，实现助力更多科研工作者的研究不断延伸与纵深发展。

鹿明生物引进自动衍生化设备，以更成熟精确的实验步骤、减少人工干预，使得实验结果更精准可靠可追溯……能更好地助力更多研发速度和质量双提升。

GC-MS代谢组定量方法

代谢物定量方法；定量方法主要分2种：外标法和内标法，其中外标法是比较常用的定量方法。

外标法（常用）

用待测组分的标准品作对照物质，将对照物质和样品中待测组分的响应信号相比较进行定量的方法，也称为标准曲线法，是一种绝对定量的方法。

内标法

是一种间接或相对的校准方法，在分析测定样品中某组分含量时，加入一种内标物质，以校准和消除由于 *** 作条件、仪器波动对分析结果产生的影响，可提高分析结果的准确度。

得到GC-MS代谢组学数据后，我们将要进行数据分析，这时候谱图匹配中一定少不了数据库，GC-MS常用的公共数据库有NIST、Fiehn等。

NIST化学数据库

NIST化学数据库由美国国家科学技术研究院 (NIST)等建立，NIST共包含超过16万中代谢物的20多万张EI质谱图，最新版的NIST数据库中也包含了小分子化合物的ESI MS/MS质谱图，是GC-MS分析最常用的数据库。

NIST

The Fiehn library

The Fiehn library中含有超过1000种代谢物的2200多个EI质谱图，包含四极杆和TOF两种质量分析器的检测信息，Fiehn数据库目前常用于GC-MS分析。

Fiehn数据库

代谢物注释

值得一提的是，由于鉴定到的代谢物数目太多，种类繁杂，十分不利于数据查找和分析，在代谢物鉴定时，一般会对鉴定到的代谢物进行注释，以了解代谢物的功能、分类和统计情况等。常用的代谢物注释数据库有HMDB、KEGG、Lipidmaps等综合性数据库，一般分析软件和网站会在代谢物鉴定时附带上部分注释信息，但可能比较简略，可用R、Pathon、Perl等相关包或程序来添加。

鉴定到代谢物在HMDB数据库中super class分类统计

鉴定到代谢物在KEGG数据库中class以及sub class分类统计

鉴定到代谢物在lipidmaps数据库中class及sub class分类统计

GC-MS代谢组研究经验

更多GC-MS代谢组学经验：

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（GC-MS代谢组）

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1百趣生物

成立时间：2012（最早是阿趣生物）

地点：上海

市场份额：14%

公司人数：约300人

公司介绍：国内最早专门从事代谢组学科研服务的公司之一，主打非靶标代谢组学检测分析服务，其优势是数据质量，据说能做到美国metabolon的水平，CV<10%。公司创始人源自于复旦大学及中科院，首席科学顾问为代谢组学学会秘书长、中科院朱研究员。

2迈特维尔

成立时间：2015

地点：武汉

市场份额：14%

公司人数：约300人

公司介绍：国内最早专门从事农林作物代谢组学科研服务的公司之一，主打广泛靶向代谢组学检测分析服务，其优势是植物天然产物数据库比较完善，公司创始人源自于华中农业大学，首席科学顾问为原华中农业大学罗教授。

3中科新生命代谢

成立时间：2004

地点：上海

市场份额：10%

公司人数：约300人

公司介绍：国内非常老牌的蛋白质组学公司，原来是中科院控股的企业，后来市场化，改由中科院营养与健康所参股，2017年左右开始做代谢组学。

4诺禾致源质谱

成立时间：2011

地点：北京

市场份额：7%

公司人数：质谱团队约150人

公司介绍：国内测序服务龙头，2021年科创板上市，市值130亿，2018年左右开始做代谢组学，优势是销售多，很容易找到。

5鹿明生物

成立时间：2016

地点：上海

市场份额：7%

公司人数：约100人

公司介绍：欧易生物下属企业，做蛋白质组学和代谢组学服务。欧易生物属于老牌的基因测序服务企业，最近几年发展的也很好。鹿明创始人是农科院的一名博士。

6帕诺米克

成立时间：2012

地点：苏州

市场份额：7%

公司人数：约150人

公司介绍：苏州帕诺米克（BioNovoGene）最早是做基因检测服务的，2017左右聚焦做代谢组学，改名为诺米代谢（PanoMIX），公司2021年获得元生创投亿级融资。

7麦特绘谱

成立时间：2016

地点：上海

市场份额：5%

公司人数：约100人

公司介绍：原交通大学贾教授创立的科研服务公司，随后贾教授在深圳设立了绘云生物，收购了麦特绘谱。鉴于贾教授在代谢组学领域资深的影响力，麦特绘谱可以提供深度的服务。

8凯莱谱

成立时间：2016

地点：杭州

市场份额：5%

公司人数：约100人

公司介绍：上市公司迪安诊断控股公司，最早与美国Metabolon建立技术合作。创始人来自Sciex资深应用专家。公司后来独立融资，转型为临床诊断的公司，准备上市中。

9中科脂典

成立时间：2015

地点：常州

市场份额：5%

公司人数：约50人

公司介绍：中科院遗传与发育所参股企业，创始人为中科院税研究员，税老师是国内脂质组学领域非常有影响力的专家，所以公司也是比较专注做脂质组学。

10拜谱生物

成立时间：2017

地点：上海

市场份额：5%

公司人数：约50人

公司介绍：拜谱生物提供蛋白质组学、代谢组学、基因组学和转录组学技术服务。创始人是从中科新生命出来的行业资深人士。

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