代谢组学分析方法及应用新进展(5)

　　3 展 望。
　　
　　靶标代谢组学和非靶向代谢组学（ 发现代谢组学） 已成为代谢组学应用的两种主要模式。靶标分析具有定量准确、刻画精细、先验知识充分利用的特点，但往往只关注于其中的一点而漏掉其它重要的信息，不具有整体性，过于依赖基于先验知识所预设的目标分析物的合理性。代谢指纹谱属于无歧视的整体表征方法，不要求预先设定目标分析物，可以发现未知生物标志物，但先验知识利用率低，分析方法未针对特定的目标分析物进行优化，难以做到准确的定量分析，且生物样本中常见的高丰度以及质谱离子化效率高的代谢物往往容易检查并可能对某些低丰度、质谱信号响应性差的代谢物检测造成干扰，因此代谢指纹谱的无歧视分析在实际上难以做到，某些重要的低丰度特征信息可能丢失，所发现潜在代谢标志物的针对性较差。因此，对于生物复杂系统的表征需要将代谢指纹谱分析（ 非靶向代谢组学） 与多靶标代谢物定量分析（ 靶向代谢组学） 相结合，整体表征与局部表征相结合，定性与定量分析相结合，代谢分析与临床生化分析相结合，构建多学科参与、多种分析方法整合、大数据分析的临床定量代谢组学平台[77].定量代谢组学平台既具有全局的视野和对代谢轮廓谱的整体把握，又能实现对特定的代谢途径和生物标志物的精准分析，在多因素复杂疾病和生物复杂系统的研究中具有广阔的应用前景。在分析方法的发展方面，如何使得代谢指纹谱（ 轮廓谱） 测定的代谢物更加全面，如何使得靶标代谢物分析更加精准，特别是低丰度、强极性等难检出化合物的分离分析等，仍然值得重点关注。在代谢组学分析方法的标准化方面，目前 Nature Protocol 已陆续发表了尿液、脑脊液以及大部分实体组织和细胞样本代谢组学分析的操作规程[14 -15,21,33,37],但一些特殊的样本，如精液、卵泡液、羊水、眼泪、粪便、头发等样本，目前还缺乏公认度较高的标准操作规程。对于细胞代谢物的亚细胞代谢组学是将宏观与微观相结合的一个新视角。在数据分析方面，包括非监督分析和有监督分析方法，近年来人工神经网络等一些非线性分析方法在代谢组学中的应用值得关注。如何将代谢组学数据与其它组学技术相结合是一大难点，大数据的挖掘将有助于发现新的有价值信息。随着科学技术的发展，大数据时代的到来，将各种组学技术相整合，必将促进分析测试技术的大发展。
　　
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