概述

代谢谱分析——也称为非靶向代谢组学——是对生物样本中小分子代谢物的全面测量。代谢物是细胞过程的终产物，其水平反映了基因组、转录组和蛋白质组对遗传和环境扰动的综合响应。与定量预定义化合物组的靶向方法不同，代谢谱分析旨在同时检测尽可能多的代谢物，生成代谢组的全局快照。这种整体视图可以揭示意想不到的代谢变化，并产生关于疾病机制、药物作用和生理调控的新假设。

关键概念

代谢谱分析的分析平台以质谱（MS）和核磁共振（NMR）波谱为主，各具互补优势。MS 提供更高的灵敏度和更广的覆盖度，而 NMR 提供卓越的可重复性和非破坏性定量。数据预处理包括峰检测、对齐、标准化和过滤，以校正批次效应和仪器漂移。多变量统计分析——主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和随机森林——用于识别区分实验组的代谢物。代谢物鉴定仍然是主要瓶颈，需要将精确质量、保留时间和碎裂谱图与参考库进行匹配。

应用

代谢谱分析应用于生物标志物发现、毒理学、功能基因组学和营养科学。它识别癌症、糖尿病和先天性代谢缺陷等疾病的代谢特征。该方法将代谢通路与实时生理状态相连接，利用质谱实现广泛覆盖，并受益于 NMR 波谱对丰���代谢物的稳健定量。