基于质谱数据的计算代谢组学方法学研究进展

代谢组学旨在对代谢组进行全景的分析,从而发现生物现象或规律.由于代谢物的种类和数量都非常庞大,对代谢组的分析高度依赖于分析仪器和方法.质谱是代谢组分析最有用的工具,超高效液相色谱-高分辨质谱可以从生物样品中获得大量的代谢物离子特征,获得丰富的代谢组信息,但如何对质谱数据进行挖掘和利用仍面临极大的挑战.计算代谢组学可以充分利用质谱采集的数据,结合统计、化学计量学、人工智能等方法实现对代谢组学数据的高效处理和分析,推动代谢组学的发展.本文在给出代谢组数据特点的基础上,综述了数据驱动的计算代谢组学方法学进展,包括特征提取、代谢物的注释和鉴定,并简要介绍了知识辅助的计算代谢组学方法,最后对计算代谢组学方法学下一步的发展进行了展望.