(3)數(shù)據(jù)采集：不同的工具根據(jù)要測量的目標(biāo)代謝物類型的性質(zhì)進(jìn)行選擇；

(4)數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)分析包括數(shù)據(jù)處理、代謝物鑒定，相關(guān)分析、主成分分析和其他統(tǒng)計(jì)分析；最后，在結(jié)果需要在生物學(xué)背景下進(jìn)行解釋。

圖1 | 代謝組學(xué)分析工作流程

1.2代謝組學(xué)技術(shù)研究平臺

在選擇代謝組學(xué)平臺時(shí)，需要依據(jù)不同實(shí)驗(yàn)要求。例如，當(dāng)代謝物不確定或未知時(shí)，通常使用非靶向代謝組學(xué)；當(dāng)有明確的目標(biāo)代謝物，通常使用靶向代謝組對目標(biāo)代謝物定量。然而，靶向代謝組學(xué)的覆蓋率很低，因?yàn)樗ǔＳ糜谝阎x物的定量分析和再現(xiàn)。相比之下，非靶向代謝組學(xué)覆蓋面廣，能夠同時(shí)檢測大量分析物。基于高精度的靶向代謝組學(xué)和廣泛覆蓋的非靶向代謝組學(xué)，已有研究人員開發(fā)了一種廣泛靶向的代謝組學(xué)分析方法，這種方法將高分辨率質(zhì)譜與三重四極桿質(zhì)譜聯(lián)合使用，可檢測數(shù)千種并實(shí)現(xiàn)高通量檢測和定量。使用類似的策略，同一團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種基于氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法的廣泛靶向揮發(fā)物（WTV）檢測方法。

1.3代謝組學(xué)的發(fā)展現(xiàn)狀

近年來，在代謝組學(xué)分析工作流程中，數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析發(fā)展迅速。數(shù)據(jù)采集依賴于所使用的平臺，但一般分為兩個(gè)主要部分：分離和檢測。所用的分離技術(shù)通常是氣色譜(GC)，液相色譜(LC)或毛細(xì)管電泳(CE)。檢測通常使用的技術(shù)是質(zhì)譜(MS)，光譜學(xué)，核磁共振(NMR)或電化學(xué)(EC)。分離和檢測結(jié)合的技術(shù)產(chǎn)生了一系列不同的代謝組學(xué)研究平臺包括：LC-MS, GC-MS，液相色譜-紫外檢測器(LC-UV)和毛細(xì)管電泳質(zhì)譜(CE-MS)，這大大促進(jìn)了代謝組學(xué)的發(fā)展。同時(shí)，傅立葉變換離子回旋共振質(zhì)譜(FTICR-MS)，基質(zhì)輔助激光解吸/電離質(zhì)譜(MALDI-MSI)，離子遷移質(zhì)量光譜分析(IMS-MS)和進(jìn)一步的分析技術(shù)也已發(fā)展起來。

1.4數(shù)據(jù)分析策略

代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析包括數(shù)據(jù)處理、代謝物注釋和下游統(tǒng)計(jì)分析。隨著高分辨率質(zhì)譜的發(fā)展，大量的高分辨率通過非靶向代謝組學(xué)獲得代謝信號，原始信號包括質(zhì)荷比(m/z)、保留時(shí)間(RT)及其峰強(qiáng)度。數(shù)據(jù)比較時(shí)涉及數(shù)據(jù)提取、信號校準(zhǔn)、背景噪聲過濾和缺失特征插補(bǔ)，算法平臺，其中包括XCMS、MAVEN、MeltDB 2.0、MS-DIAL和OpenMS已經(jīng)被開發(fā)用于輔助代謝組學(xué)數(shù)據(jù)處理?，F(xiàn)在用于GC-MS質(zhì)譜分析的公共數(shù)據(jù)庫有NIST、GMD等，用于LC-MS質(zhì)譜分析的公共數(shù)據(jù)庫有MassBank 、METLIN、Lipidmaps等，除了公共的數(shù)據(jù)庫之外，還有很多針對不同平臺建立的代謝數(shù)據(jù)庫。使用數(shù)據(jù)庫對原始的代謝物離子信息進(jìn)行提取和注釋代謝組學(xué)數(shù)據(jù)后，統(tǒng)計(jì)分析至關(guān)重要。一般地使用的方法包括差異分析、主成分分析、相關(guān)分析和網(wǎng)絡(luò)分析生物學(xué)問題，以便評估生物學(xué)意義。

（二）不同情況下的代謝組學(xué)研究

圖2 | 不同情況下的代謝組學(xué)研究

2.1物種內(nèi)和跨物種的代謝組學(xué)研究

植物代謝物是植物生長和發(fā)育所必需的，環(huán)境適應(yīng)和進(jìn)化。然而，每個(gè)物種都有自己獨(dú)特的新陳代謝網(wǎng)絡(luò)來產(chǎn)生特定的代謝物。通過對代謝物的統(tǒng)計(jì)分析生成代謝物列表一個(gè)物種的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)集并將其與另一個(gè)物種的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較，不僅可以為植物化學(xué)物質(zhì)的組成提供新的見解，而且有助于確定特定物種特有的活性代謝物的積累，它們可以作為區(qū)分不同植物和食物品種的生物標(biāo)志物。

2.2物種發(fā)育過程中的時(shí)空代謝圖譜

功能基因組分析提供了關(guān)于時(shí)間和空間表達(dá)的基因信息和蛋白質(zhì)的表達(dá)模式，而代謝圖譜建立了植物表型和基因型之間的直接聯(lián)系。因此，利用代謝組學(xué)來研究同一植物不同發(fā)育階段的不同組織和器官中的代謝物可以不僅有助于發(fā)現(xiàn)特定發(fā)育階段的特征性代謝物，同時(shí)也可以為植物在代謝水平上的生物量積累機(jī)制提供新見解。因此，靶向和非靶向代謝組學(xué)策略已被廣泛應(yīng)用于研究植物的時(shí)空代謝圖譜。

2.3植物對不同生態(tài)環(huán)境和脅迫的代謝反應(yīng)

植物的地理位置或產(chǎn)地對其代謝物組成有很大的影響，由于在植物在苗期和隨后的生長中不同的環(huán)境和氣候，植物產(chǎn)生的代謝物含量、質(zhì)量和生物活性因地區(qū)而異。用代謝組學(xué)方法研究不同品種植物代謝物的差異，不僅可以深入了解植物與環(huán)境之間的關(guān)系，也揭示了不同生長環(huán)境下的植物表型和生物多樣性。

（三）植物代謝組學(xué)與其他組學(xué)的聯(lián)合分析

圖3? 代謝組學(xué)與其他組學(xué)的聯(lián)合分析

科學(xué)技術(shù)的巨大進(jìn)步推動我們進(jìn)入了多組學(xué)時(shí)代，代謝組學(xué)以代謝物為標(biāo)志，被認(rèn)為是最接近生物表型的組學(xué)。植物多種代謝物相互關(guān)聯(lián)，形成一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜、調(diào)控嚴(yán)格的代謝網(wǎng)絡(luò)，單一組學(xué)的使用往往具有偏見性。通過對基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組、表觀組、表型組、微生物組、離子組和代謝組等不同水平的組學(xué)進(jìn)行整合和分析，不僅可以相互驗(yàn)證，也可以相互補(bǔ)充，將有助于全面、深入的研究植物代謝在合成、調(diào)控和進(jìn)化過程中的多樣性和自然變異等方面。

（四）結(jié)語與展望

隨著多組學(xué)研究日益增加的大量數(shù)據(jù)，可重復(fù)性、透明度已經(jīng)成為潛在的根本問題。文章指出在代謝組和其他組學(xué)的整合過程中必須充分考慮各種組學(xué)數(shù)據(jù)采集的穩(wěn)定性、樣品采集引入的人為干擾以及不同組學(xué)數(shù)據(jù)集的不同特征，同時(shí)建立更完整的數(shù)據(jù)庫和發(fā)展更先進(jìn)的分析工具將有助于獲得更加穩(wěn)定可靠且覆蓋面更廣的可用數(shù)據(jù)，從而促進(jìn)植物代謝多樣性研究。

圖4 | 植物代謝組學(xué)的展望

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在這篇綜述中，總結(jié)了植物代謝組學(xué)研究的最新方法和技術(shù)，并介紹了植物科學(xué)中不同的代謝分析場景。此外，本文還描述了結(jié)合代謝組學(xué)研究代謝調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的最新多組學(xué)工作，并提出了代謝組學(xué)在不同方面的主要挑戰(zhàn)和未來展望在不同來源植物的識別、植物發(fā)育過程的代謝變化、不同環(huán)境的脅迫研究等方面，代謝組學(xué)與其他組學(xué)一樣，成為我們增進(jìn)植物代謝多樣性理解的有力工具。

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