1、SIMCA、MetaboAnalyst分析应用

SIMCA是基于类模型基础上的模式识别方法。在一定特征空间内，具有相似特征的同一类样本会聚集在某一特定的空间区域，而不同类的样本，则会分布在不同区域。通过因子分析法对训练集中的每类样本建立类模型。类模型建好后，对实验集中的样本，计算多维空间投影到二维平面的SIMCA距离，根据SIMCA距离判别该样本属于已知的某个类模型，或同时属于某几个已知类模型，或归于新类模型。目前，SIMCA是一款商业软件，但网络上有试用版。使用SIMCA进行PCA、PLS-DA等模型分析前，需要对数据进行预处理，如数据的标准化、数据格式转化等等。SIMCA实现了PCA、PLS-DA等模型得分图的直观可视化。通过SIMCA多维统计分析筛选VIP大于1的变量，同时对筛选变量进行单维统计分析进一步筛选p小于0.05的差异变量，最后进行pathway analysis。此外，运用SIMCA可以对检测样本的质量进行评价，对QC样本进行分析，如果QC样本的RSD超过正负3倍SD，那么就要对仪器、样本等进行原因排查，排除异常后，重新检测分析。SIMCA软件直观的把代谢组学结果可视化，帮助代谢组学初学者简便而快捷地观察组别之间的差异变化等。具体操作可以参考苏老师网络直播课SIMCA使用教程。

MetaboAnalyst是一个基于网络的代谢组数据综合分析平台。该平台包含8个模块，主要实现数据前处理、数据标准化、数据质量控制、pathway分析、定量分析、功能解释等等。由于MetaboAnalyst是网页版，所以其可视化的分析图均为外部界面形式，同时数据分组需要手动选择。但是MetaboAnalyst的开发者来自中国，其分析功能可以满足中国代谢组学研究者的需求。该分析平台另外一个优势是与HMDB数据库相连，筛选到的差异性代谢物可以直接实现pathway分析。此外，平台的源代码是公开的，所以资深学者可以以此为基础进一步的开发利用，有利于进行代谢组学结果个性化分析。

2、Biomarker筛选策略

代谢组学目前分为非靶向代谢组学(Untargeted profiling)和定量代谢组学（Quantitative Metabolomics），无论是哪种研究方式都希望能够获得可靠的研究结果，寻找疾病的Biomarker。因此，需要注意以下几个方面：

首先是样本的质量控制及检测的自动化标准化：由于代谢组学分析技术和操作条件的多样化，使得大量数据和结果缺乏规范性，给代谢组学数据的采集、比较、共享和整合等带来诸多不便。这就需要对代谢组学整个过程标准化。样本的标准化收集、标准化储藏可以降低样本代谢物的降解、污染等等；样本检测过程中样本质控方法（标准品混合物、保留指数、内标、混合生物样质控和NIST生物标准血清SRM1950）、自动化衍生及检测（自动化XploreMET平台）。样本制备过程自动化的实现，有力的保证了实验结果的可重复性、准确性及高通量。

其次是数据分析：首先对质控样本进行分析，符合条件（RSD不超过正负3倍标准差等）才可以对检测样本进行统计分析，如果不符合要求则需要分析原因，排除干扰因素后对样本进行重新检测。样本分析中还要注意基线平滑和矫正、去卷积、原始色谱峰信号提取和对齐、保留指数矫正、代谢物鉴定、归一化等问题。变量统计分析又分为多维统计分析和单维统计分析。多维统计分析包含PCA、PLS-DA等分析，而单维统计包括T检验、非参数秩和检验等。两种分析方法寻找Biomarker存在一定的差异，但两者可以相辅相成，我们建议将同时满足多维统计VIP大于1，单维统计p小于0.05作为潜在可靠的Biomarker筛选原则。如果是研究疾病机制，那么筛选条件可能要适当放宽以观察更多的代谢物水平变化。最后是Biomarker验证：基于非靶向的研究结果下一步需对筛选出的Biomarker进行验证，可以从靶向定量研究或者分子生物学实验两个层面进行验证。

3、代谢组学量身定制XploreMET

对于初步学习代谢组学技术及数据处理的研究者，SIMCA可以满足初学者对代谢组的分析需求，也容易快速的掌握相关操作。但是对于深入分析功能存在一定的局限性，而MetaboAnalyst可以满足代谢组学数据处理的大部分功能且更适合个性化分析。我们利用十几年的研究经验，从SIMCA用户、MetaboAnalyst用户，到自主开发出代谢组学分析软件XploreMET。XploreMET允许老师根据自己需求在线进行数据处理，该软件目前只适用于公司客户，在不久的将来，该软件将面向代谢组学用户全面开放，敬请期待！

我们的直播课程虽然已经结束，但是课程内容将免费公开，方便各位随时点击回看。

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