代谢组学
捕捉表型变化的直接信号，精确量化代谢产物，直观反映生物体的生理状态响应。
非靶向代谢组
非靶向代谢组学（Untargeted Metabolomics）是称为非目标代谢组学或发现代谢组学，无偏向性地对所有小分子代谢物同时进行检测分析的代谢组学。用于检测生物学样品的总体代谢物的信息并进行定量，对不同处理或生理状态的样品进行分组，并通过非靶向代谢组学的方法进行检测，找到不同组别的差异代谢产物，用于后续生理机制的研究。通过高通量检测技术，全面研究样本中所有内源性代谢物的研究方法，它能系统反映机体在生理或病理状态下的代谢变化，为解析疾病机制、发现生物标志物提供重要线索。
原理介绍
LC-MS非靶代谢组学的实验流程包括实验检测和数据分析两大部分，其中实验部分主要包括实验设计、样本准备、代谢物提取、代谢物检测，数据分析主要包括差异代谢物筛选及代谢通路分析。每一个实验步骤都严格把控,实现标准化操作,从根本上确保高质量数据的产出。数据分析内容主要包括多变量统计分析，单变量统计分析，差异代谢物筛选和差异代谢物的通路分析。
文献案例
《Nature Communications》期刊上发表的“Knowledge and data-driven two-layer networking for accurate metabolite annotation in untargeted metabolomics”针对非靶向代谢组学中代谢物注释效率低、覆盖度有限的核心瓶颈，开发了新一代代谢组规模化注释技术MetDNA3，通过知识与数据双层代谢网络的交互驱动，实现了代谢物化学结构的高覆盖率与高准确度注释；MetDNA3整合图神经网络预测的代谢反应网络（知识网络）与质谱实验数据（数据网络），通过预映射与递归传播式迭代注释，避免了传统方法中冗余的母离子匹配与碎裂质谱计算。与MetDNA2相比，MetDNA3的计算效率提升约14倍（每个数据集平均计算时间从1082分钟缩短至77分钟）；在多种生物样本测试中，注释覆盖率提升至68.1%，正确率提升至84.4%，成功注释了1,652个种子代谢物及超过12,500个潜在代谢物（包括9,410个已知代谢物与3,098个未知代谢物）。MetDNA3为代谢组学研究提供了高效、准确的注释工具，显著拓展了非靶向代谢组学的代谢物覆盖范围，为疾病机制研究、生物标志物发现等领域提供了关键技术支撑。
送样标准
≥200mg
≥200μL
≥200μL
≥200mg
≥200mg
≥200μL
菌体沉淀湿重≥200mg
交付内容
数据质量控制报告
样本质量：代谢物提取量、回收率、纯度； 质谱检测质量：代谢物特征峰数量、Q30比例、质量精度； 预处理质量：峰对齐率、生物学重复相关性、QC样本聚类效果。
代谢物鉴定与注释结果
鉴定列表：高置信度代谢物的名称、分子量、化学式、保留时间、二级碎片匹配得分； 定量矩阵：代谢物峰面积/峰高定量值、归一化后表达量、组间FC值、P值、VIP值； 数据库注释：关联HMDB、METLIN、KEGG、NIST等数据库，提供代谢物结构信息、亚细胞定位、生物功能描述； 差异代谢物筛选：显著差异代谢物列表、火山图、热图、PCA/OPLS-DA得分图。
功能分析结果
代谢通路富集：KEGG富集散点图（Top20通路）、代谢通路图； 代谢网络分析：差异代谢物关联网络示意图； 标志物筛选：ROC曲线分析、标志物组合优化结果。
分析与解读报告
核心结论：样本代谢组整体差异特征、关键差异代谢物集合、核心代谢通路变化、潜在标志物候选； 结果解读：差异代谢物与研究表型的关联、代谢重编程机制假设； 建议方案：后续验证方向、多组学联合分析建议。
常见问题
有显著影响，需提前规避与处理：①溶血影响：红细胞破裂释放血红蛋白、腺苷、乳酸等内源性代谢物，会掩盖血清中低丰度代谢物，且血红蛋白会抑制质谱离子化；②脂血影响：血清中甘油三酯、胆固醇过多，会干扰代谢物分离与检测；③处理方案：采集样本时避免剧烈震荡，及时离心分离，严格排除溶血、脂血样本；若无法重新采集，溶血样本可通过血红蛋白去除试剂盒处理，脂血样本可通过超速离心去除脂质层。
通过多重验证确保定性可靠性：①一级验证：精确分子量匹配；②二级验证：二级碎片离子与数据库比对得分≥80分；③保留时间验证：与标准品保留时间偏差≤0.2分钟；④交叉验证：不同分离技术或不同质谱平台交叉鉴定；⑤置信度分级：根据匹配证据将代谢物分为确认鉴定、高置信度鉴定、推测鉴定。
