浅谈代谢组学常用数据库类型
代谢组学和转录组学原始数据
代谢组学和转录组学原始数据
代谢组学和转录组学是两种常用的组学技术，用于研究生物体系中的代谢产物和基因表达情况。
原始数据是指在进行代谢组学和转录组学研究时，通过实验获得的未经处理或初步处理的数据。
这些数据通常包括以下类型：
1. 代谢组学原始数据：
- 质谱数据：通过质谱仪分析生物样本中代谢产物的质量和丰度，得到的原始质谱图谱数据。
- 色谱数据：通过色谱分离技术分离代谢产物，得到的保留时间、峰面积等原始数据。
2. 转录组学原始数据：
- 测序数据：通过高通量测序技术（如RNA-Seq）对转录组进行测序，得到的原始序列数据。
- 基因表达数据：通过定量PCR、微阵列等技术测量基因的表达水平，得到的原始表达数据。
这些原始数据通常需要经过一系列的数据处理和分析步骤，如质量控制、数据预处理、峰值对齐、数据归一化、差异分析等，才能得到有用的信息和结论。
常用的生物数据库(一)2024
常用的生物数据库（一）引言概述：本文将介绍一些常用的生物数据库，这些数据库在生命科学研究中起到了重要的作用。
生物数据库是存储和管理生物学数据的平台，为科学家们提供了丰富的数据资源，便于他们进行进一步的研究和分析。
在本文中，我们将介绍五个常用的生物数据库，分别是A数据库、B数据库、C数据库、D数据库和E数据库。
正文：一、A数据库1. A数据库是一个广泛应用于基因组学研究的生物数据库。
2. A数据库提供了大量的基因序列和蛋白质序列，以及与这些序列相关的注释信息。
3. A数据库还提供了丰富的基因组数据和表达数据，可以帮助研究人员了解基因的功能和调控机制。
4. A数据库还提供了工具和资源，用于基因组比较和功能注释分析。
5. A数据库不仅仅适用于基础研究，也为生物技术和药物开发提供了重要的数据支持。
二、B数据库1. B数据库是一个专门用于蛋白质相关研究的生物数据库。
2. B数据库提供了大量的蛋白质序列和结构信息，以及与这些蛋白质相关的功能和互作信息。
3. B数据库还提供了工具和资源，用于预测蛋白质结构和功能，并对蛋白质相互作用网络进行分析。
4. B数据库不仅仅适用于基础研究，也为药物设计和生物工程提供了重要的数据支持。
5. B数据库的数据来源于多个实验室的研究成果，经过严格的质量控制和标准化处理。
三、C数据库1. C数据库是一个应用于植物研究的生物数据库。
2. C数据库提供了大量的植物基因组数据和表达数据，以及与这些数据相关的注释信息和功能注释分析结果。
3. C数据库还提供了工具和资源，用于植物基因功能分析和代谢途径研究。
4. C数据库不仅仅适用于基础研究，还为农业和生物能源领域的研究提供了重要的数据支持。
5. C数据库的数据来源于多个研究机构和实验室的合作项目，经过严格的数据收集和整理。
四、D数据库1. D数据库是一个广泛应用于微生物研究的生物数据库。
2. D数据库提供了大量的微生物基因组数据和表达数据，以及与这些数据相关的功能注释信息和分类信息。
代谢组学概述
代谢组学概述代谢组学(metabonomics/metabolomics)是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式，是系统生物学的组成部分。
其研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。
先进分析检测技术结合模式识别和专家系统等计算分析方法是代谢组学研究的基本方法。
一：代谢组学分析流程一般来说，代谢组的分析流程有：首先将代谢组分进行预处理，预处理的方法由测量分析方法决定，如使用质谱方法分析，则需要预先对代谢组分进行分离和离子化。
接着，再对预处理后的组分进行定性和定量分析。
预处理中，常用分离方法包括：气相色谱（Gas chromatography，GC），高效液相色谱（High performance liquid chromatography，HPLC）。
气相色谱具有较高的分辨率，但需要对代谢组分进行气化，并且对组分分子质量有一定的限制。
高效液相色谱也在代谢组分析中被广泛地使用，因其在液相中对代谢组分进行分离，因此不用对组分进行气化，相较气相色谱具有测量范围更广，更灵敏的优点。
此外，毛细管电泳法（Capillary electrophoresis）也可以对代谢组分进行分离，其应用较少，但在理论上其分离效率比高效液相色谱法高。
在预处理时，常常会加入内参（internal standards），以方便后续对样品的质量进行监控和对比，由于不同的实验批次、样品顺序对后续测量也有一定对影响，因此，还会加入空对照和混合样品对照来进行质量监控。
对不同的代谢组分进行定性和定量分析的方法包括质谱分析法（Mass spectrometry，MS)和核磁共振谱（Nuclear Magnetic Resonance Imaging，NMR）等。
其中，质谱分析法具有灵敏度高，特异性强等优点，被广泛地应用于检测代谢组分，可以对经过分离、离子化处理后的代谢组分进行定性和定量。
浅谈最常用的代谢组学分析方法
代谢组学是一门对某一生物或细胞所有低分子质量代谢产物（以相对分子质量<1000的有机和无机的代谢物为研究核心区）进行分析的新兴学科。
生物样本通过NMR、GC-MS、LC-MS等高通量仪器分析检测后，能产生大量的数据，这些数据具有高维，少样本、高噪声等复杂特征，同时代谢物多且代谢物之间联系密切，因此从复杂的代谢组学数据中确定与所研究的现象有关的代谢物，筛选出候选生物标记物成为代谢物组学研究的热点和难点。
代谢组学分析数据用于统计分析时，数据集通常为一个N ×K 的矩阵（X矩阵），N表示N个样本数，每一行代表一个样品，K表示K个变量，每一列代表一个变量，在代谢组学中变量通常是指代谢物含量。
常用的分析方法如图1所示：数据分析方法单变量分析多变量分析差异倍数分析显著性检验无监督分析有监督分析PLS-DAPCAOPLS-DA图1 代谢组学常用的数据分析方法单变量分析单变量分析方法仅分别分析单个变量，不考虑多个变量的相互作用与内在联系。
具有简单性、易应用性和可解释性。
但是无法基于整体数据对所测样品的优劣、差异进行综合评价和分析。
（1）差异倍数分析差异倍数变化大小（Fold Change，FC）表示实验组与对照组的含量比值，可以快速考察各个代谢物在不同组别之间的含量变化大小。
（2）显著性检验p值即概率，反映某一事件发生的可能性大小，用于区分该变量是否具有统计显著性，通常认为p<0.05具有统计显著性。
常用的检验方法有t-test、方差分析（Analysis of Variance，ANOVA），但是由于代谢组学的变量较多，必要时需要进行多重假设检验，对p值进行校正，减少Ⅰ类错误，降低假阳性。
多变量分析多变量分析方法能同时处理数百或数千个变量，并且能处理变量之间的相互关系。
利用变量之间的协方差或相关性，使原始数据在较低维空间上的投影能尽可能地捕获数据中的信息。
但是如果存在大量无信息变量可能会妨碍多变量分析的能力，无信息变量的数量越多，减少真阳性数量的效果就越显著。
植物代谢组学数据分析和数据库
植物代谢组学数据分析和数据库 的方法与数据分析过程
植物代谢组学数据分析和数据库的方法主要包括实验设计、样品采集、数据 处理和数据分析等步骤。实验设计需根据研究目的来确定，如对植物不同组织或 不同生长条件下的代谢物进行比较。样品采集则需要选择合适的采样时间、采样 部位等。数据处理包括数据清洗、预处理和标准化等，以保证数据的准确性和可 靠性。数据分析则需要对处理后的数据进行深入挖掘，如聚类分析、主成分分析 等，以发现数据中的规律和特征。
1、高灵敏度和高分辨率的检测技术：提高检测技术的灵敏度和分辨率，有 助于发现更多微量的活性成分，揭示药用植物的复杂化学成分。
2、数据库的建立和完善：通过建立和完善药用植物代谢组学的数据库，将 有助于进行数据挖掘和模式识别，提高研究的效率和精度。
3、机制研究：进一步深入研究药用植物的作用机理，有助于发现新的药物 靶点，为药物设计和优化提供更多帮助。
4、植物代谢组学的应用：除了药物研究外，植物代谢组学还可以应用于植 物保护、农业生物技术等领域，为这些领域的研究和实践提供新的工具和方法。
感谢观看
对于植物代谢组学数据分析和数据库的结果，需要结合实际应用场景进行深 入讨论。例如，在植物生长方面，通过分析不同品种植物的代谢物组成差异，可 以为育种提供新的思路和方法。在环境响应方面，了解植物在不同环境条件下的 代谢物变化规律，有助于采取有效的农业管理措施来提高植物的适应性和产量。
植物代谢组学数据分析和数据库 的结论与未来发展
除了测定药物成分外，代谢组学还可以用于研究药物的作用机理。例如，利 用代谢组学技术可以研究中药是如何影响机体代谢过程的。通过对比服药前后机 体的代谢物变化，可以揭示药物的作用靶点和机制，为药物设计和优化提供理论 依据。
四、展望未来
了解常用的生物大数据技术数据库及其应用范围
了解常用的生物大数据技术数据库及其应用范围对于了解常用的生物大数据技术数据库及其应用范围，我们可以从以下几个方面展开讨论。
首先，我们可以介绍一些常用的生物大数据技术数据库，例如基因组数据库、蛋白质数据库、转录组数据库和组学数据库等。
然后，我们可以探讨这些数据库在生物研究、医学研究和生物信息学中的应用范围。
接下来，我们还可以谈论一些基于这些数据库的具体应用案例，以加深对其应用范围的理解。
最后，我们可以对未来生物大数据技术数据库的发展进行展望。
生物大数据技术数据库是存储和管理大量生物学数据的系统。
这些数据库包含了各种生物学信息，如基因组序列、蛋白质结构、转录组表达和代谢组成分等。
其中最常见的数据库之一是基因组数据库，如GenBank、Ensembl和UCSC Genome Browser。
这些数据库存储了各种物种的基因组序列和相关注释信息，为基因组学研究提供了重要的资源。
蛋白质数据库是存储和管理蛋白质序列、结构和功能等信息的数据库，如UniProt、PDB和Swiss-Prot等。
这些数据库为蛋白质结构预测、功能注释和蛋白质相互作用等研究提供了重要的数据支持。
转录组数据库主要存储了基因的转录过程中所表达的mRNA序列和相关表达数据，例如NCBI Gene Expression Omnibus (GEO)和European Nucleotide Archive (ENA)等。
这些数据库为转录组学研究提供了大量的转录组数据，可以帮助科研人员分析基因表达调控、寻找新的基因标记并研究功能。
组学数据库是涵盖了生物学各个层面的数据资源，如基因组学、蛋白质组学、代谢组学和表观遗传学等。
例如The Cancer Genome Atlas (TCGA)、International Cancer Genome Consortium (ICGC)和1000 Genomes Project等。
这些数据库中包含了大量的肿瘤样本数据、基因变异数据和表达数据，可以帮助科研人员更好地理解疾病的发生机制和个体之间的差异。
代谢组学分类
代谢组学分类代谢组学是一种系统性的研究生物体代谢物的方法，它集成了多种高通量技术，如质谱、核磁共振、高效液相色谱等，用于识别和定量生物体内的小分子化合物。
通过对代谢组学数据的分析，可以揭示生物体内代谢通路、代谢途径以及与疾病相关的生物标志物等信息。
根据不同的分类方法，代谢组学可以被划分为多个子领域。
一、按照样本来源分类1. 植物代谢组学植物代谢组学是指对植物中小分子化合物进行全面鉴定和定量的方法。
植物代谢组学可以用于鉴定植物中活性成分、筛选新型药物和开发新型农药等方面。
2. 动物代谢组学动物代谢组学是指对动物体内小分子化合物进行全面鉴定和定量的方法。
动物代谢组学可以用于诊断疾病、评估营养状态和监测药效等方面。
3. 微生物代谢组学微生物代谢组学是指对微生物中小分子化合物进行全面鉴定和定量的方法。
微生物代谢组学可以用于研究微生物代谢途径、筛选新型抗生素和开发新型工业酶等方面。
二、按照技术平台分类1. 质谱代谢组学质谱代谢组学是指利用质谱技术对样本中小分子化合物进行鉴定和定量的方法。
质谱代谢组学可以通过不同的离子化方式，如电喷雾、大气压化学电离等，对样品进行分析。
2. 核磁共振代谢组学核磁共振代谢组学是指利用核磁共振技术对样本中小分子化合物进行鉴定和定量的方法。
核磁共振代谢组学可以通过不同的核自旋种类，如氢、碳、氮等，对样品进行分析。
3. 高效液相色谱代谢组学高效液相色谱代谢组学是指利用高效液相色谱技术对样本中小分子化合物进行鉴定和定量的方法。
高效液相色谱代谢组学可以通过不同的柱填充材料和流动相，如反相柱、离子交换柱等，对样品进行分析。
三、按照研究目的分类1. 代谢通路分析代谢通路分析是指通过对代谢组学数据进行分析，揭示生物体内代谢途径和代谢通路的方法。
代谢通路分析可以用于研究生物体内化学反应的机制和调节方式。
2. 生物标志物鉴定生物标志物鉴定是指通过对代谢组学数据进行分析，发现与疾病相关的小分子化合物作为诊断或预测疾病的标志物的方法。
国外代谢组学数据库的简介
国外代谢组学常见数据库列表和简介李克峰博士背景介绍新一代的代谢组学 (Next-Generation Metabolomics)，在全世界范围内都是刚刚兴起。
随着仪器分析工具的迅猛发展，代谢组学的研究也逐年增多，成为后基因组学时代，系统生物学的主要研究手段之一。
代谢组分析产生了大量的生物信息数据(Big Data) 。
代谢数据库的开发对于归纳总结这些大数据、方便后续的代谢组学数据分析、揭示隐藏在大数据背后的生物学机理具有十分重要的作用。
本文归纳总结了代谢组学研究和分析检测常用的一些国外的代谢组学数据库，为从事代谢组学研究和应用方面工作的科研人员提供方便。
[1] Human Metabolome Database （人类代谢组数据库）简介和特点：Human Metabolome Database (HMDB) 数据库是由加拿大代谢组学创新中心[The Metabolomics Innovation Centre (TMIC)] 于2007年创立的代谢组学综合数据库。
网站主要收录人体内源性代谢产物，包括化合物简介、化学式、分子量、化学分类、化学性质、代谢通路、部分代谢产物的浓度，部分MS/MS图谱等。
该数据库目前化合物名字搜索、分子量搜索、分子结构搜索, MS/MS 搜索。
该数据库的主要缺点：目前不支持批量搜索，仅限于单个代谢产物搜索，搜索效率较低。
不支持代谢通路搜索、代谢化合物浓度搜索等。
[2] Metlin (Scripps Center for Metabolomics)简介和特点：Metlin数据库，是由The Scripps Institute Gary Siuzdak组创立，主要侧重用于非靶向代谢组学(Non-targeted Metabolomics) 代谢产物鉴定用。
网站的主要特征是具有大量的代谢产物的MS/MS图谱，而且每个化合物物都有不同的碰撞能图谱，可以清晰的找到代谢产物的碎片离子。
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代谢组是指某一生物或细胞、组织在一特定生理时期内所有的低分子量代谢产物的集合，主要是指分子量小1000 Da的内源性小分子。
根据不同的理化属性可以将代谢组学所包含的物质主要分为氨基酸类(amino acid)、肽类(peptide)、碳水化合物类(carbohydrate)、能量类(energy)、脂类(lipid)、核苷酸(nucleotide)、维生素和辅助因子(cofactors andvitamins)及外源化合物（xenobiotics)，面对种类如此繁多复杂的物质，代谢物鉴定成为代谢组学研究的重点，也是目前主要的技术瓶颈。
代谢物的鉴定高度依赖于代谢物标准品库，今天小编就主要介绍下代谢组学常用数据库。
1、HMDB
HMDB即人类代谢组数据库于2007年发布，目前是世界上较大、较全面的特定生物体代谢组学数据库。
该数据库包含或链接三种数据：化学数据、临床数据和分子生物学/生物化学数据。
数据库中含有114162个代谢物条目，包括水溶性和脂溶性代谢物，以及被视为丰富（> 1 uM）或相对稀有（<1 nM）的代谢物，涉及25770个代谢途径、18192个代谢反应。
2、METLIN
METLIN起源于表征已知代谢物的数据库，目前已扩展为用于鉴定已知和未知代谢物及其他化学实体的技术平台。
该数据库超过一百万个分子，包括脂质、氨基酸、碳水化合物、毒素、小肽和天然产物等。
METLIN的高分辨率串联质谱（MS/MS）数据库来自于标准品及其标记的稳定同位素类似物生成的数据，在鉴定代谢物过程中起着关键作用。
并且METLIN可通过MS/MS数据和片段相似度搜索功能识别未知代谢物。
3、MassBank
MassBank,一个高质量质谱数据库，旨在公开分享从代谢物的化学标准品得到的质谱图以方便用户进行代谢物的鉴定。
MassBank包含了
代谢物的质谱信息以及采集情况，这些信息来自于不同的质谱仪设置，包括不同的电离技术例如ESI（60%，占总数据量的百分比）、EI（31%）、CI（2%）、APCI（1.6%）以及MALDI。
4、MetaboLights
MetaboLights是代谢组学实验和衍生物信息的数据库。
该数据库包含了不同物种、不同技术的数据，涵盖了代谢物结构、参考光谱、生物学作用、位置和浓度，以及代谢实验数据。
5、Metabolomics Workbench
Metabolomics Workbench数据库跨各种物种、实验平台、代谢物标准品、代谢物结构和其它资源。
它提供了一个计算平台，可以集成、分析、跟踪、存放和传播来自各种代谢组学研究的大量异构数据，包括质谱（MS）和核磁共振谱（NMR）数据，涵盖20多种不同物种，
主要类别包括人类、哺乳动物、植物、昆虫、无脊椎动物和微生物。
此外，还提供了一系列基于MS和NMR的代谢物类别、样品类型研究方案，以及代谢物结构数据库。
6、KEGG
KEGG数据库是东京基因及基因组百科全书，在分子和更高水平上为基因和基因组分配功能性含义是KEGG数据库项目的主要目标。
全书收录了生物的所有代谢物的代谢途径，支持对代谢网络的搜寻及代谢途径的映射。
与代谢组学相关性大的几个模块包括：KEGG PATHWAY,KEGG DISEASA,KEGG COMPOUND,KEGG REACTION。
此外，还有其他许多个性化的代谢物数据库及相关软件，包括Reactome、Cyc databases、Lipid Maps、PubChem、LMDB等等，而迈维代谢针对植物、动物建立专属代谢物数据库，涵盖氨基酸、
脂质、核苷酸、碳水化合物、维生素和辅助因子、激素等，包含代谢物结构、色谱数据、质谱数据等，旨在更专业的通过代谢组学解决生物学问题。
迈维代谢提供的服务包括针对各种不同类型的标本制备（包括血液、尿液、组织提取液和脊髓液等，可根据客户的实际要求来设计和优化实验方案）和不同平台的质谱数据采集及解析、统计学及代谢通路分析。
迄今为止，迈维代谢已经为中国市场的客户提供超过30000份的标本分析服务，项目类别涵盖临床研究、疾病机理、动植物研究及中药药理等多个领域。