代谢组学在植物研究领域中的应用
植物代谢组学与次生代谢物的研究
植物代谢组学与次生代谢物的研究植物代谢组学是将组学技术运用到植物代谢领域的一种研究方法，主要是通过全面、系统地研究植物代谢产物来揭示植物代谢机制、鉴定新型次生代谢物等。
次生代谢物是植物生长和发育过程中产生的一类非必需代谢物质，对植物的形态结构和功能具有重要的调控作用。
因此，植物代谢组学与次生代谢物的研究对于深入了解植物生长发育和适应环境的途径，促进植物遗传改良和开发优良品种，以及开发具有医药、食品等应用价值的新型天然产物等方面具有重要意义。
植物代谢组学技术主要包括代谢物组学、转录组学、蛋白质组学等多个学科交叉的技术手段。
其中代谢物组学是目前应用较为广泛的一种技术，主要通过高通量技术（如质谱分析、核磁共振谱等）综合分析植物中代谢产物谱，据此揭示植物代谢途径。
代谢物组学技术的高通量优势表现在代谢物谱中高精度、高准确性和高灵敏度的检测，可同时检测几千种化合物。
同时，代谢物组学技术还可以和其他组学学科技术联合，如对比转录组学、蛋白质组学等技术的综合应用，可为分子生物学科学家研究植物分子代谢机制提供更加全面深入的数据基础。
例如，通过对植物转录组和代谢物组的比较研究，可以揭示植物细胞内代谢物与转录因子和信号分子之间的关系。
此外，蛋白质组学技术可通过对植物蛋白质组中次生代谢相关酶的鉴定、功能分析，从而揭示植物中次生代谢酶的表达、调控、酶活性等方面的机制。
随着植物代谢组学技术的不断发展，许多新型次生代谢物也得以发现和鉴定。
次生代谢物在植物防御、营养、生长发育等方面都发挥着重要的作用。
例如，营养上，维生素C、维生素E、胡萝卜素等都是植物中的次生代谢物；防御上，茉莉酸、水杨酸和黄酮类化合物都是植物中可以用于对抗环境应激和害虫的次生代谢物；生长发育上，植物中的激素如赤霉素、生长素等也是一类重要的次生代谢物。
除此之外，还有很多具有应用价值的次生代谢物被发掘出来。
例如，口服细菌（Oral probiotics）通过代谢优势菌株的发现，从植物体内提取产生抗菌、抗肿瘤等活性物质，开发出了多种口腔健康产品；对于天然活性物质的开发，通过植物代谢组学技术研究出的黄酮类化合物能作为肿瘤治疗的新型化合物，研究出的双糖脂质(Galacto-lipids)则能作为抗癌药物。
广泛靶向代谢组介绍
广泛靶向代谢组介绍广泛靶向代谢组学是一种研究生物体内所有代谢物的方法，旨在全面理解生物体内代谢物的种类、变化趋势以及与生物体功能、环境和疾病的关联。
广泛靶向代谢组学利用先进的技术和分析方法，全面而高效地检测和鉴定生物体内代谢产物，并通过统计学方法对其进行分析和解释。
广泛靶向代谢组学采用高效液相色谱质谱联用（LC-MS）和气相色谱质谱联用（GC-MS）等先进分析技术，可以检测数千种代谢产物，包括小分子有机物、蛋白质、核酸和糖类等。
通过对这些代谢产物的量和质谱信息进行分析，可以探索生物体内代谢物的组成、生成与消耗的动态变化，从而揭示生物系统的代谢规律。
广泛靶向代谢组学在生物医学研究中具有广泛的应用领域。
首先，广泛靶向代谢组学可用于生物标志物发现和生物体健康状态的评估。
代谢组学分析可以鉴定与疾病相关的代谢特征，从而为疾病早期诊断提供依据，并为个体化治疗策略的制定提供参考。
其次，广泛靶向代谢组学可用于药物研发和药物代谢动力学研究。
通过分析生物体内代谢产物的变化，可以评估药物在体内的代谢过程和代谢产物的生成情况，为新药的发现、开发和药代动力学研究提供重要的信息。
此外，广泛靶向代谢组学还可应用于食品安全和农业领域。
通过分析食品中的代谢物，可以评估食品的质量、安全性和营养价值，从而为食品生产和安全监管提供科学依据。
在农业领域，广泛靶向代谢组学可以用于研究植物代谢过程和生物体对环境胁迫的响应机制，为植物育种和农作物产量提高提供指导。
广泛靶向代谢组学的主要挑战包括样品的制备和分析技术的改进。
由于生物体内代谢物的种类繁多且浓度差异较大，样品制备过程对结果的准确性和可靠性具有重要影响。
此外，仍需要改进分析技术，提高分析的准确性、灵敏度和高通量性能，以应对复杂样品的分析需求。
总之，广泛靶向代谢组学是一种全面观察和分析生物体内代谢物的方法，具有广泛的应用前景。
通过对生物体内代谢物的组成和变化进行研究，可以深入理解生物体的代谢规律、疾病发生的机制以及药物的作用机制，为健康状况评估、药物研发和食品安全等领域提供重要的科学基础和技术支持。
生物大数据技术在植物学研究中的使用技巧
生物大数据技术在植物学研究中的使用技巧植物学是研究植物的结构、功能和演化的科学，它对于人类生活和环境保护具有重要意义。
随着科学技术的不断发展，生物大数据技术在植物学研究中的应用越来越广泛。
本文将介绍生物大数据技术在植物学研究中的使用技巧，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等方面。
首先，基因组学是研究植物基因组结构和功能的重要手段。
生物大数据技术使得获取大规模基因测序数据成为可能。
基因组测序可以帮助我们理解植物基因组的组成和功能，并揭示基因组演化的规律。
利用生物大数据技术，研究人员可以对大量植物基因组进行序列比对、基因注释和功能勘探，从而发现新的基因和调控网络。
此外，通过比较不同植物物种的基因序列，我们可以了解植物基因组的进化历程和基因家族的扩张与转化，进而推断植物物种的起源和亲缘关系。
其次，转录组学研究的是植物特定时期、特定组织或特定处理条件下的全基因组转录活动。
借助生物大数据技术，我们可以通过转录组测序技术（RNA-Seq）大规模获取植物不同组织或不同处理条件下的RNA测序数据。
这些数据可以用来分析基因表达的时空特异性和差异表达，揭示植物基因调控的网络和通路。
此外，借助相应的生物信息学工具，我们还可以预测和鉴定植物中的非编码RNA、微小RNA和长非编码RNA，这些非编码RNA在植物的生长发育和胁迫响应中起到关键作用。
蛋白质组学是研究生物体中所有蛋白质的组成、结构和功能的科学。
通过生物大数据技术，我们可以使用质谱技术和蛋白质组测序等方法对植物蛋白质进行全面分析。
这些数据可以用来鉴定和注释蛋白质，推断蛋白质的功能和互作网络，识别特定组织或处理条件下的差异蛋白质，揭示植物的蛋白质调控机制。
此外，通过比较不同物种或不同条件下的蛋白质组数据，还可以研究植物的进化和适应性演化。
代谢组学是研究生物体代谢产物组成和变化的科学。
通过利用生物大数据技术，我们可以通过质谱技术和核磁共振等方法获得植物不同组织或不同处理条件下代谢产物的定量信息。
植物代谢组学、转录组学
植物代谢组学、转录组学植物代谢组学与转录组学是现代生物学研究中的两个重要分支，它们通过研究植物的基因表达和代谢过程，帮助我们更好地了解植物的生长发育、适应环境和产生次生代谢产物的机制。
本文将从植物代谢组学和转录组学的基本概念、研究方法和应用领域三个方面进行介绍。
第一部分：植物代谢组学的基本概念和研究方法植物代谢组学是通过分析植物代谢产物的种类和相对含量来研究植物在不同生理状态下的代谢变化。
植物代谢产物包括有机酸、氨基酸、糖类、次生代谢产物等。
研究人员通过高效液相色谱-质谱联用技术（HPLC-MS）、气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）等分析平台，对代谢产物进行定性和定量分析，从而揭示植物在不同环境条件下的代谢途径和代谢调控机制。
第二部分：植物转录组学的基本概念和研究方法植物转录组学是通过测定植物基因的转录水平来研究植物在不同生理状态下基因表达的变化。
研究人员通过RNA测序技术（RNA-seq）对植物样品中的mRNA进行全面测序，然后利用生物信息学方法对测序数据进行分析，包括基因差异表达分析、基因共表达网络分析等。
通过转录组学的研究，可以揭示植物在不同环境条件下的基因调控网络、信号转导途径和调控因子。
第三部分：植物代谢组学和转录组学的应用领域植物代谢组学和转录组学在植物科学研究和农业生产中有着广泛的应用。
在植物科学研究中，代谢组学和转录组学可以帮助我们了解植物对环境胁迫的响应机制，如干旱、高盐等。
通过研究植物的代谢途径和基因表达变化，可以发现与环境适应相关的关键基因和代谢途径，为改良植物耐逆性提供理论依据。
在农业生产中，代谢组学和转录组学可以帮助我们改良植物品质和增加产量。
通过研究植物的次生代谢产物，可以发现与植物品质相关的关键代谢途径和基因。
同时，通过研究植物的基因表达变化，可以发现与植物产量相关的关键基因和调控网络。
这些研究成果可以为育种工作提供重要的参考和指导。
总结：植物代谢组学和转录组学是现代生物学研究中的重要工具和方法，它们通过研究植物的基因表达和代谢变化，帮助我们更好地了解植物的生长发育、适应环境和产生次生代谢产物的机制。
代谢组学及其应用
2、代谢谱分析：利用色谱、质谱等分析技术，对生物体的代谢谱进行分析， 找出特定代谢物或代谢途径的变化。
3、生物信息学分析：对代谢组学数据进行生物信息学分析，如主成分分析、 聚类分析等，找出特定代谢物或代谢途径的变化规律。
一、代谢组学的定义及概述
代谢组学主要研究生物体在受到内外环境因素刺激时，细胞内代谢产物的动态 变化及其与生物体代谢过程的。它以系统生物学、分析化学、计算机科学等多 学科为基础，涉及多个领域，包括代谢产物的检测、代谢途径的确定以及代谢 调控机制的研究等。目前，代谢组学在研究疾病发生发展、药物疗效及副作用、 环境污染等方面发挥着重要作用。
代谢组学及其应用
目录
01 一、代谢组学的定义 及概述
02
二、代谢组学技术的 应用
03
三、代谢组学技术的 未来发展
04 四、结论
05 参考内容
代谢组学是一门新兴的生物科学，专注于研究细胞内代谢产物的动态变化及其 与生物体代谢过程的。近年来，代谢组学在医学、药学、环境科学等多个领域 得到了广泛的应用，为诸多科学问题的解决提供了新的思路和方法。本次演示 将介绍代谢组学及其在各领域的应用，并探讨其未来发展趋势。
二、代谢组学技术的应用
1、医学领域
在医学领域，代谢组学主要用于疾病诊断、药物研发和机理研究。通过对患者 血液、尿液等样本中代谢产物的检测，可以实现对多种疾病的早期诊断和预后 评估。同时，通过对药物作用下机体内代谢产物的变化进行研究，有助于阐明 药物的作用机制及副作用，为新药研发提供依据。
2、药学领域
然而，代谢组学技术也存在一些挑战和限制。首先，代谢组学的实验成本较高， 需要大量的资金和设备投入。其次，代谢组学的数据分析复杂，需要专业的生 物信息学知识和技能。此外，由于生物体的代谢过程受到多种因素的影响，代 谢组学的结果可能存在一定的变异性和不确定性。
植物代谢组学的研究进展
植物代谢组学的研究进展植物代谢组学是研究植物代谢谱的科学，代谢组学可以帮助我们更好地理解植物代谢途径的变化和控制机制，在植物生物技术、农业、医药等行业都有广泛应用。
在过去的几十年里，随着分析技术和计算化学及统计学方法的不断发展，植物代谢组学的研究成果越来越丰富。
一、代谢组学技术1. 质谱技术质谱技术已成为代谢组学的重要手段，可以分析代谢产物结构和数量多种改变。
质谱技术可分为三类：GC-MS、LC-MS和二维GC-MS。
GS-MS可以检测分子量较小的代谢产物，如氨基酸等。
LC-MS更适合较大的代谢产物，如激素和酚酸类物质。
二维GC-MS则可以分离并检测复杂的代谢组。
2. 核磁共振技术核磁共振技术可以测量可自旋核子的共振信号，从而得到代谢产物的结构和浓度信息，但是此项技术比质谱技术复杂。
3. 光谱技术光谱技术可以测量物质各种电子、振动和旋转等状态。
近红外(NIRS)、荧光和红外(IR)等光谱技术被广泛应用于代谢组学中，尤其是NIRS技术在定量分析中作用更大。
二、代谢组学在植物中的应用1. 创新药物开发代谢组学研究可以帮助我们了解植物代谢物如何影响生物过程和药物效应。
例如，角蛋白可以被提取出来作为药物成分使用，代谢组学可以检测到角蛋白在制药过程中化合物的变化，从而调整生产过程。
2. 生物气味控制植物代谢组学研究也可用于生物气味的控制。
气味物质是由代谢产物分解而产生的，可以通过代谢产物分析来控制气味物质。
例如，对茶香的研究可以通过气味物质分析来改进茶叶加工工艺，控制气味质量。
3. 植物保护植物代谢组学研究对植物保护也有积极意义。
提高植物代谢产物含量，可以增加植物的抵抗力；或根据代谢产物消耗量来制定动植物共生计划，从而保护生态平衡。
4. 品质控制代谢组学研究也可用于产品品质控制。
例如，利用代谢产物分析检测到，烯丙基普通对苯酚是和葡萄酒中风味物质共同解释葡萄酒中的特殊风味和口感。
因此，代谢组学可以帮助各行业提高产品品质。
代谢组学概念
代谢组学概念代谢组学概念一、引言代谢组学是一门新兴的交叉学科，它结合了代谢物分析和系统生物学的原则，致力于研究生物体内代谢过程中产生的所有小分子代谢产物，从而揭示这些分子之间的相互作用和调节机制。
随着技术的不断发展，代谢组学在医学、农业、环境保护等领域中得到了广泛应用。
二、代谢组学的基本原理1. 代谢物分析代谢物分析是指对生物体内所有小分子化合物进行定量和定性检测，并通过比较不同样本之间的差异来揭示其相互作用和调节机制。
常用的技术包括质谱法、核磁共振法和色谱法等。
2. 系统生物学系统生物学是指将生命现象看作一个整体，并通过建立数学模型来描述其复杂性。
在代谢组学中，系统生物学可以用于预测代谢途径、鉴定关键酶以及优化治疗方案等方面。
三、代谢组学在医学领域中的应用1. 诊断疾病代谢组学可以通过检测血液、尿液等样本中的代谢产物，来诊断各种疾病。
例如，肝癌患者的尿液中会出现较高浓度的甲酸和乳酸，而胰腺癌患者的血液中则会出现较高浓度的L-赖氨酸。
2. 评估药效代谢组学可以帮助评估药物的有效性和安全性。
例如，在治疗乳腺癌时，代谢组学可以帮助选择最佳药物，并监测患者对药物的反应情况。
3. 预测预后代谢组学可以通过检测患者体内代谢产物的含量和比例，来预测其对治疗的反应以及生存期。
例如，在肺癌治疗中，代谢组学可以预测肿瘤复发率和患者生存期。
四、代谢组学在农业领域中的应用1. 品种鉴定通过分析不同品种作物体内代谢产物的差异，可以实现快速准确地进行品种鉴定。
2. 营养评估代谢组学可以帮助评估植物的营养状况，从而为农业生产提供科学依据。
例如，在玉米生产中，代谢组学可以帮助评估土壤中的氮磷钾含量，从而确定最佳的施肥方案。
3. 品质控制代谢组学可以通过检测作物体内代谢产物的含量和比例，来评估其品质。
例如，在葡萄酒生产中，代谢组学可以帮助判断葡萄的成熟度和酿造质量。
五、代谢组学在环境保护领域中的应用1. 污染监测通过分析环境样品中的有机污染物，可以实现对环境污染情况进行监测和评估。
植物代谢组学研究中的分析技术
植物代谢组学研究中的分析技术植物代谢组学研究是通过对植物体内代谢产物进行定性和定量分析，以及对其生物学特征进行解析，来研究植物代谢调控和适应环境变化的方法。
在过去的几年中，代谢组学研究已经成为了植物生物学领域中非常重要的研究技术之一。
当前，代谢组学研究通常包括实验设计、植物样品的采集和提取、代谢物的分离和识别、数据处理以及对代谢通路的解析等环节。
1. 实验设计与样品采集在代谢组学研究中，实验设计和样品采集是非常关键的环节。
适当的实验设计主要包括样品的选定、生长环境的调控和实验组的设置。
同时，样品采集也需要特别注意，尤其是在样品提取前的快速收集和有效冷冻保存中。
2. 代谢物的分离和识别代谢物的分离和识别是代谢组学研究中比较困难的环节之一。
目前在代谢物的分离和识别中主要采用色谱-质谱联用技术（GC-MS、LC-MS、CE-MS）、核磁共振（NMR）技术、红外光谱技术等方法来进行代谢物的分析。
色谱-质谱联用技术（GC-MS、LC-MS、CE-MS）是目前代谢组学研究中最常用的分析方法之一，通过该技术，很多植物代谢物可以被分离并结构鉴定，并且由于联用技术的发展，提高了对代谢物进行高通量分析的能力，并且还可以用于定量分析，从而更好地揭示植物代谢物质的变化规律。
核磁共振（NMR）技术是一种非破坏性的方法，可以用于对植物组织中代谢物的无标记检测和定量确定，并且其分辨率较高，还可以确定植物代谢物的结构和构象，但是其分析样品数量有限，且其灵敏度相对较低。
红外光谱技术可以被应用于大规模的植物代谢物质检测中，其安装简单，检测速度较快，且操作相对简单，但是相比于其它分析技术，其对代谢物的鉴定与分离较少。
3. 数据处理代谢组学研究的最终目标是建立代谢通路模型。
为了得到正确的模型以及分析结果，数据处理是非常重要的一部分，其包括预处理、归一化、特征选择与分类等步骤。
同时还需要使用一些统计学技术，如主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归分析（PLS-DA）和随机森林分类器等来处理大量的代谢数据，进而发现相关性或者反应代谢通路变化的变量，为进一步分析提供数据基础。
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Botanical Research 植物学研究, 2016, 5(1), 26-33Published Online January 2016 in Hans. /journal/br/10.12677/br.2016.51005Application of Metabolomics inPlant ResearchGuixiao La1, Xi Hao1, Xiangyang Li1, Mingyi Ou2, Tiegang Yang1*1Industrial Crops Research Institute, Henan Academy of Agricultural Sciences, Zhengzhou Henan2China Tobacco Guizhou Industrial Co. Ltd., Guiyang GuizhouReceived: Dec. 10th, 2015; accepted: Dec. 25th, 2015; published: Dec. 30th, 2015Copyright © 2016 by authors and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/AbstractMetabolomics is an emerging omics technology after genomics and proteomics, which can qualify and quantify all small molecular weight metabolites in an organism or cells in a short time. With the technology development of gas chromatography-mass spectrometer (GC-MS), liquid chroma-tography-mass spectrometer (LC-MS) and capillary electrophoresis-mass spectrometry (CE-MS), and the improvement of data process method and presented huge advantages, plant metabolomics has been used in multiple research fields such as functional genomics, metabolism pathway, crop improvement... In this paper, we reviewed the recent progress in plant metabolomics and the put-ative problem in this research field. Moreover, the application prospects of the plant metabolom-ics were also forecasted.KeywordsMetabolomics, Plant, Advance, Prospect代谢组学在植物研究领域中的应用腊贵晓1，郝西1，理向阳1，欧明毅2，杨铁钢1∗1河南省农业科学院经济作物研究所，河南郑州2贵州中烟工业有限责任公司，贵州贵阳*通讯作者。
腊贵晓等收稿日期：2015年12月10日；录用日期：2015年12月25日；发布日期：2015年12月30日摘要代谢组学是继基因组学、蛋白组学之后一门新兴的组学技术，可对某一生物或细胞内所有低分子量代谢产物进行定性和定量分析。
植物代谢组学已经成为代谢组学中一个重要分支。
近几年随着气相色谱-质谱联用仪(Gas Chromatography-Mass Spectrometer, GC-MS)、液相色谱–质谱联用仪(Liquid Chromatography-Mass Spectrometer, LC-MS)、毛细管电泳–质谱联用仪(Capillary Electrophore-sis-Mass Spectrometry, CE-MS)等技术的发展及数据分析方法的完善，植物代谢组学被广泛应用到基因功能解析、代谢途径及代谢调控机理、作物产量及品质改善等研究领域，并展现出巨大的技术潜力。
为此，本文综述了代谢组学在植物领域研究中的应用进展，指出其存在的问题，并对其应用前景进行了展望。
关键词代谢组学，植物，进展，展望1. 引言代谢组学(Metabolomics)的概念最先由英国帝国理工大学的Nicholson教授领导的研究小组于1999年正式提出[1]。
代谢组学是对细胞、器官、生物体内维持其正常生长和功能的小分子代谢物或化学分子(<1500 Da)同步实时定量分析的一门新学科[2]。
代谢组学是以组群指标分析为基础，以高通量检测和数据处理为手段，以信息建模与系统整合为目标的系统生物学的一个分支[3]。
近些年，随着系统生物学的迅速发展，生命科学研究跨入了后基因组时代，代谢组学作为继基因组学和蛋白质组学之后出现的一门新兴学科，已经成为后基因组学时代的一个非常重要的研究领域。
植物代谢组学是代谢组学的一个重要分支，其历史最早可以追溯到上世纪八九十年代[4]。
在1991年美国化学协会上，作者发表了“Metabolic profiling of plant: A new diagnostic technique”，文章第一次介绍了代谢组学方法在植物非生物胁迫中的应用。
植物代谢物种类繁多，结构各异，含量差异也很大。
据估计，植物代谢物种类总数达到20万~100万，仅在拟南芥中就检测到超过5000种的初生和次生代谢产物[5] [6]。
相比之下，动物的代谢物只有2500种左右，而微生物代谢物仅有1500种左右[7] [8]。
植物代谢物在时间和空间上的高度动态性和复杂性，决定了植物代谢组学的研究更具挑战性。
强大的检测分析工具是植物代谢组学研究的关键。
目前在检测技术方面，主要有核磁共振平台和质谱平台[9]；在代谢物分析方面，人们已经提出了目标分析、代谢产物轮廓分析、代谢表型分析、代谢组分分析等概念[10]。
随着检测技术和分析方法的进步和完善，代谢组学在植物领域的研究项目逐年增多，研究领域也在不断拓展。
尤其是随着拟南芥、水稻等基因组的测序完成，有力的促进了植物代谢组学的发展，从事植物代谢组学研究的机构和人员也越来越多，国内的研究机构如中国科学院大连化物所、中国科学院植物研究所等近几年在植物代谢组学方面取得了重要的研究进展[11]。
但是相对于基因组学、转录组学等研究领域的快速发展，植物代谢组学的研究还相对滞后，目前关于代谢组学在植物研究领域中应用的综述也比较缺乏。
为此，本文对近几年代谢组学在植物研究中的进展进行了总结、归纳，指出了代谢组学在植物研究中存在的问题，并对其发展进行了展望，以期为植物代谢组学的发展提供事实依据。
腊贵晓等2. 代谢组学在植物研究领域中的应用2.1. 基因功能解析研究基因功能解析是目前分子生物学领域研究的热点，是揭示生物的遗传背景、发育规律的基础。
在传统的基因功能解析中，往往通过表型变化来判断基因表达水平的变化，而对于在表型上无明显变化的则很难通过外界的观察来判断其表达水平的变化。
如在拟南芥中，发现有近90%的突变体是沉默型突变体，很难通过表型来判断其基因表达状况[12]。
代谢组分是基因表达的最终表现产物，基因表达水平极其微小的变化也会导致代谢物种类和含量的改变。
Raamsdonk等[13]研究发现，突变体PFK26和PFK27与野生型的生长速度及形态上相似，但是代谢产物上存在着明显的差别；突变体中果糖-6-磷酸的含量显著高于野生型，但体内ATP/ADP的比例低于野生型；同样的，Fiehn等[14]也发现，在表型上无明显的差异的4种拟南芥基因型材料代谢物差异明显，因此，根据代谢物种类和含量的不同可以将这4个不同基因型的拟南芥进行科学的区分。
可见，代谢组学也是一种对物种基因型进行合理分类的方法。
Lytovchenko等[15]在马铃薯种研究发现，当质体葡萄糖磷酸变位酶(plastidial phosphoglucomutase)基因在其表达水平较低时，马铃薯的表型没有任何变化，但是对其光合作用途径中的中间体和终产物进行分析发现，植物组织中的淀粉、糖和有机酸的含量有一定程度的降低。
这说明质体葡萄糖磷酸变位酶基因表达水平的细微变化对马铃薯种几条主要代谢途径都有显著的影响。
由此可见，利用代谢组学方法检测代谢物的种类和含量变化则可以判断基因表达水平的细微变化，从而推断基因的功能及其对相关代谢途径的影响。
代谢组学方法常与转录组、蛋白组学等方法相结合来预测功能基因。
目前利用各种组学方法结合来挖掘生物学信息并进行基因功能的解析已经成为各种组学研究的一个热点。
代谢组是基因表达的最终产物，其种类和含量的变化与转录组、蛋白组等必然存在着一定的联系。
以罂粟(Papaver somniferum)为材料，通过对利用靶向代谢组学和转录组数据进行关联分析，成功发现了一个参与吗啡生物合成的基因簇(由分属于5个酶家族的10个基因组成)，并利用基因沉默技术鉴定了其中6个基因的功能[16]；同样，在甘草(Glycyrrhiza uralensis)中，利用代谢组学数据和转录组学数据进行关联分析，鉴定出了参与甘草甜素(glycyrrhizin)合成的两个细胞色素P450基因[17]；在拟南芥中，成功预测到涉及到硫代葡萄糖苷生物合成的基因，如编码磺基转移酶的基因[18]、两个MYB转录调节因子[19]、侧链延长相关的酶和一个假定的硫代葡萄糖苷转运体基因[20]。
2.2. 代谢途径及代谢网络调控机理研究植物的代谢网络可能是自然界中最为复杂的天然网络结构之一。
植物的代谢途径可以分为初生代谢(Primary Metabolism)和次生代谢(Secondary Metabolism)。
目前对植物初生代谢途径、代谢产物和调控方式的研究较为深入，而对次生代谢的研究还远远不够。
代谢组学数据分析能力强大，能快速的定性和定量某一代谢途径相关的前体、衍生物和降解产物；可以通过对某一代谢途径中代谢组种类和含量的检测，推测其代谢途径，根据其变化趋势来推测代谢网络调控机理。
Croteau等[21]对薄荷腺毛内的萜类代谢网络与调控网络进行了系统的研究。