本次課程主題為《基於LC-MS的非靶向代謝組學》，主要分為代謝組學簡介、代謝組學技術簡介、非靶向代謝組學方法和數據采集、非靶向代謝組學數據分析和代謝物結構鑒定幾個方面。
一、代謝組簡介
基因組學——What can happen；轉錄組學——What appears to be happening；蛋白組學——What make it happen；代謝組學——What has happened and is happening，這里代謝組反映的是整個生命體最末端的活動，比如產生能量、物質等。但不能單單把代謝組看成是生命活動的最末端，一些功能性代謝物可以反向調控蛋白、轉錄、基因組。比如DNA、RNA等小分子的甲基化/乙酰化修飾，絕大多數蛋白質的修飾等，都是小分子代謝物的作用。
二、代謝組技術簡介
代謝組學面臨一個挑戰，以HMDB數據庫為例，一共搜集到114099個代謝物，而代謝物化學結構多樣（差別很大或很小），理化性質復雜（水溶性和脂溶性），生理功能豐富。所以怎么樣在一個試驗中盡可能多的檢測到代謝物？
常用的方法有NMR、GC-MS、LC-MS等。現在液質可以測到pg級，濃度跨5-6個數量級，靈敏度更高，因此代謝檢測以LC-MS為主。
三、非靶向代謝組學方法和數據采集
靶向和非靶總結來講，都遵循三個步驟：一、Metabolic Profiling；二、找到代謝物的差別並知道代謝物是什么？三、把代謝物變化反映到生物學問題上，如何解釋？
四、非靶向代謝組學方法和數據采集
非靶向代謝組學數據分析：目前非靶向數據下機后，很多實驗室選擇用XCMS這個在線的軟件進行處理，其主要的流程包括峰的識別和處理、保留時間校正、填補空缺等步驟。
XCMS Online不建議大家去用了，因為它在美國上傳數據太慢。MZmine有界面，可以在本地用。另一個推薦的是日本科學家做的MS-DIAL，Windows下面也可以用，界面友好，功能豐富。速度也比較快。
五、代謝物結構鑒定和數據庫
METLIN數據是general而且是免費的，但是不能下載，只能看用。日本的MassBank已經不能訪問了，歐洲的還可以訪問。mzCloud是Thermo的數據庫，只能看和用，也不能下載。NIST17是收費的數據庫，每三年更新一次。平台很重要，你用什么儀器就要選擇對應的平台來進行數據分析。
做代謝物鑒定的時候，同時有一級數據、二級數據，主要依據圖譜來鑒定。存在問題是代謝物測到的數目的peak有幾千幾萬，而鑒定到的代謝物只有四五百，這是冰山一角，這就是非靶代謝組面臨最主要的問題。
上述問題解決方法有很多種，一種方法是剛剛講的標准圖譜匹配，另一種是我們實驗室最近發表的一種算法MetDNA，MetDNA可以同時幫助代謝物鑒定和代謝通路分析，具體原理可以看我們發表的文獻。
鑒定完代謝物接下來就是通路分析，通路分析我們可以利用一些工具，比如MetaboAnalyst網絡平台、 Mummichog、XCMSonline等，個人建議使用MetaboAnalyst平台進行通路分析。
MetDNA還可以和轉錄組數據進行關聯分析，最簡單的就是皮爾森相關性分析。對通路中每個代謝物和對應酶的RNA和蛋白都可以進行關聯。
MetDNA怎么用，首先你要去讀文獻看它的原理，其次我們還提供了MetDNA的一個網站，可以免費使用，全世界有20多個國家500多個注冊用戶使用。我們MetDNA軟件已經授權給邁維代謝。
非靶向代謝組學很重要，它能夠測很多代謝物；
其次非靶向代謝組學需要質譜、需要生物信息學、需要代謝物數據庫來幫助這個過程。質譜上機自己實驗室就可以做，生信分析需要公共工具。
最后代謝物鑒定很重要，我們花很多精力去鑒定代謝物，但是代謝組的目標不是鑒定代謝物，是通過通路分析、通過生物信息分析去獲得生物學信息。
代謝物鑒定對Biomarker有用，而絕大部分代謝組學應用是為了獲得生物學信息。隨着技術發展3到5年內，代謝物鑒定將不是困難，大家要做的就是應用。
講座回放鏈接：朱正江：基於LC-MS的非靶向代謝組學