概述

代谢通路分析是在已知生化网络背景下解释定量代谢组学数据的生物信息学学科。它不是仅仅列出在不同条件间变化的代谢物，而是将这些变化组织到代谢图谱中，以揭示哪些通路被协同扰动。这种方法通过整合先验生物学知识来提高统计效力——同一通路中几种代谢物的适度变化可能共同指示显著的生物学效应，即使每个单独变化在统计上并不显著。通路分析将代谢物列表转化为关于基础生物学的机制性假设。

方法

过代表性分析（ORA）使用超几何检验或 Fisher 精确检验，检验给定通路中变化代谢物的数量是否超过偶然预期。通路富集分析使用适应代谢组学的基因集富集分析（GSEA）等方法，考虑每个通路内代谢物变化的数量和幅度。通路拓扑分析结合通路的结构——每个代谢物的位置、反应的连接性和通量方向——以识别关键节点和调控点。KEGG、Reactome 和 WikiPathways 等数据库提供通路定义，而 MetaboAnalyst 和 Mummichog 等工具提供集成分析平台。

应用

代谢通路分析用于识别受疾病、药物治疗或遗传扰动影响最大的代谢子系统。它揭示中心碳代谢与脂质生物合成之间的通路串扰，识别生物技术生产菌株中的代谢瓶颈，并精确定位癌症代谢中失调的节点。该方法建立在全面的代谢通路知识、代谢整合概念以及糖酵解和柠檬酸循环等特定通路之上，为代谢组学测量提供背景解释。