代谢组学小常识
带你正确认识代谢组学
我们知道细胞内的生命活动由众多基因、蛋白质、以及小分子代谢产物来共同承担，而上游的（核酸、蛋白质等）大分子的功能性变化最终会体现于代谢层面，如神经递质的变化、激素调控、受体作用效应、细胞信号释放、能量传递和细胞间通讯等，所以代谢组处于基因调控网络和蛋白质作用网络的下游，所提供的是生物学的终端信息。
如同我们在长江的上游建大坝或对江水改道，这些项目的生态影响会在下游的河道和地域体现出来一样，我们经常说，基因组学和蛋白组学告诉你可能发生什么，而代谢组学则告诉你已经发生了什么。
什么是代谢组学？代谢组学是用来解决什么问题的？代谢组学（Metabonomics/Metabolomics）是20世纪90年代末期发展起来的一门新兴学科，是研究关于生物体被扰动后（如基因的改变或环境变化后）其代谢产物（内源性代谢物质）种类、数量及其变化规律的科学。
代谢组学着重研究的是生物整体、器官或组织的内源性代谢物质的代谢途径及其所受内在或者外在因素的影响及随时间变化的规律。
代谢组学通过揭示内在和外在因素影响下代谢整体的变化轨迹来反映某种病理生理过程中所发生的一系列生物事件。
代谢组学的研究对象与层次有哪些？一般来说，代谢组学关注的对象是分子量在1000以下的小分子化合物。
根据研究的对象和目的不同，科学家将生物体系的代谢产物分析分为4个层次：代谢物靶标分析：某一个或几个特定组分的定性和定量分析，如某一类结构、性质相关的化合物（氨基酸、有机酸、顺二醇类）或者某一代谢途径的所有中间产物或多条代谢途径的标志性组分。
代谢物指纹分析：同时对多个代谢物进行分析，不分离鉴定具体单一组分。
代谢轮廓分析：限定条件下对生物体内特定组织内的代谢产物的快速定性和半定量分析。
代谢组分析：对生物体或体内某一特定组织所包含的所有代谢物的定量分析，并研究该代谢物组在外界干预或病理生理条件下的动态变化规律。
代谢组学可以检测的样品种类有哪些？代谢组学主要研究的是作为各种代谢路径的底物和产物的小分子代谢物（分子量<1000）。
科普一文读懂代谢组学
科普一文读懂代谢组学代谢组学的研究范畴聚焦于代谢产物所经历的化学过程。
采用高精尖的分析仪器，对细胞内的代谢物进行定性和定量分析。
与基因组学、转录组学、蛋白质组学一样，代谢组学也是以“组学”为后缀的新兴的研究领域，并且有助于对有机体的生物学过程及其与环境的相互作用的理解和应用。
1、代谢物、代谢组和代谢组学代谢物是一类小分子化合物，常参与到细胞信号转导等过程。
代谢物种类和含量会受到机体基因组成、环境条件改变的影响。
他们是细胞代谢活动的终产物。
代谢组是指细胞、组织或机体中全部代谢化合物的总称。
由于代谢产物对细胞周期和功能的重要性，代谢组学的研究可以深入了解生物体的生理状态，包括其遗传图谱和当前的环境影响。
2、代谢组学涉及的检测技术目前，多种分析技术可对不同有机体、组织或体液中的代谢物进行定性定量分析，如：•质谱•电子电离•两性压力化学电离（APCI）•电喷雾电离（ESI）•高效液相色谱（HPLC）•毛细管电泳•气相色谱•核磁共振(NMR)联用以上的技术，可同时定性、定量分析多种代谢物。
当然，这些技术也有需要改进的地方。
由于代谢物的化学结构和数量的巨大差异，定性定量分析均存在挑战。
因此，现阶段对于代谢组的整体分析，采用单一设备是很难完成的。
目前，通常使用联用法来提取和分析代谢组数据。
3、代谢组学数据的分析代谢组学的数据分析主要涉及多种统计模型的构建和多变量数据分析，包括：•聚类分析•代谢通路分析•比较性覆盖分析•热图然而，现阶段，代谢组学数据的提取和解释仍存在难点。
由于高通量技术产生了海量数据，研究者往往会被大量的信息所困扰，并且很难得到有意义的结论。
好消息是，目前的观念已发生了转变，并且也有了能够从海量数据中挖掘有用信息的改进方法。
4、代谢组学的过去、现在和将来1998年，代谢组的概念首次提出，代谢组学是新的研究领域。
然而，近数十年，代谢组学发展迅速，现已作为一种研究功能基因组的有力方法，进一步加深我们对分子生物的理解。
您需要了解的有关代谢组学研究的所有信息
您需要了解的有关代谢组学研究的所有信息代谢组学研究复杂多样，代谢组学分析获得的数据量也相当惊人。
对于初学者来说，找出代谢组学研究的线索并不容易。
本概述将为代谢组学研究人员介绍一些常见过程。
一般来说，代谢组学分析过程包括两个步骤。
首先对代谢成分进行预处理，预处理方法由测量分析方法确定。
如果使用质谱法，则需要提前分离和电离代谢成分。
然后，对预处理的组分进行定性和定量分析。
在预处理过程中，常用的分离方法有气相色谱（GC）和高效液相色谱（HPLC）。
GC具有较高的分辨率，但需要对代谢组分进行气化，并且对组分的分子量有一定的限制。
HPLC也广泛用于代谢组学分析。
由于它在液相中分离代谢成分，因此无需气化这些成分。
它还具有更宽的测量范围，并且比GC更灵敏。
除了GC和HPLC，毛细管电泳也可以分离代谢成分。
虽然其应用较少，但理论上其分离效率高于HPLC。
在预处理过程中，通常会添加内标，以方便后续对样品质量进行监测和比较。
由于不同的实验批次和样品序列对后续测量有一定的影响，因此还增加了空白对照和混合样品对照进行质量控制。
不同代谢成分定性和定量分析的方法包括质谱（MS）和核磁共振成像（NMR）。
其中，质谱具有灵敏度高、特异性强的优点，广泛用于检测代谢成分，可用于表征和定量分离和电离后的代谢成分。
电离方法包括大气压化学电离（APCI）、电子电离（EI）和电喷雾电离（ESI），根据不同的分离方法进行选择。
例如，电喷雾电离通常用于通过液相色谱分离的组分。
然而，由于质谱不能直接检测生物溶液或组织，因此其应用受到了限制。
为了提高原有质谱的灵敏度，简化样品制备和降低背景效应，开发了一些新的质谱相关技术。
这些技术包括二次离子质谱（SIMS）和纳米结构启动质谱（NIMS），两者都是解吸/电离方法，不依赖于基质。
SIMS使用高能离子束解吸样品接触面，具有空间分辨率高的优点。
它是一种与质谱串联进行器官/组织对比的强大技术。
而NIMS可用于检测小分子。
代谢组学分析
代谢组学分析代谢组学分析是一种以代谢为基础的系统生物学分析方法，将代谢产物（代谢物）作为研究对象，通过高通量技术，如质谱分析、核磁共振等手段，对代谢产物进行定量或定性分析，并利用生物信息学方法分析其生物学意义。
代谢组学分析的核心是代谢物谱分析，通过分析生物体内的代谢物谱来挖掘代谢调控网络，推断其功能和生物过程。
代谢组学分析可以用来研究不同生态系统中的代谢物谱差异、代谢途径的调控、代谢物谱与生物体内pH值和氧化还原状态的关系、不同生物体内代谢物谱的变化等。
在医学领域，代谢组学分析可以用来研究代谢异常和疾病的相关性，在预测疾病发生和治疗方面也有潜在的应用。
代谢物谱的分析可以使用质谱分析、核磁共振等技术。
其中，液相色谱质谱（LC-MS）、气相色谱质谱（GC-MS）等技术最常用。
液相色谱质谱可以对相对较少的代谢物进行分析，而气相色谱质谱适用于对挥发性代谢物的分析。
在代谢组学分析中，对代谢物谱进行数据分析是不可缺少的步骤。
数据挖掘技术可以应用于代谢物谱分析中，如主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLS）、层次聚类（HC）等方法。
这些统计学方法能够帮助挖掘代谢通路和代谢物参与的生物过程。
代谢组学分析可以用来进行状态评估、分类和预测。
在状态评估方面，可以通过分析代谢物谱来鉴别生物体内的代谢状态，比如肾功能、糖尿病等。
在分类方面，可以通过代谢物谱进行生物体分类、疾病分类等。
在预测方面，可以根据代谢物谱变化来预测疾病发生的风险或判断治疗效果。
总之，代谢组学分析是将代谢产物作为研究对象的系统生物学分析方法，可以用来研究代谢调控网络、揭示代谢途径和生物过程、评估状态、分类和预测等。
这些研究对于理解生物体内代谢过程和疾病的发生、发展具有重要意义。
代谢组学小常识
代谢组学小常识Prepared on 21 November 2021代谢组学小常识概念：代谢组：指一个细胞、组织或器官中所有代谢物的集合, 包含一系列不同类型的小分子（通常分子量<1000）, 比如肽、碳水化合物、脂类、核酸等。
代谢组学：通过考察生物体系（细胞、组织或生物体）受刺激或扰动后，其代谢产物的变化或其随时间的变化，来研究生物体系的一门科学。
实验流程：（以液质联用为基础的代谢组学为例）样本前处理：在保证小分子代谢物完整的前提下，处理的步骤越简单越好，以保证操作容易重复，也为大批量样本的处理节约时间。
数据采集：依据实验目的有所不同。
o非目标代谢组学：选用高分辨质谱仪（TOF，Orbitrap等），有助于检测到尽可能多的化合物，另外高分辨的质核比数据也有助于数据库检索以及化合物的鉴定。
o目标代谢组学：通常使用三重四极其杆质谱，提高检测的灵敏度以及定量的准确性。
数据预处理：峰提取，排列，归一化。
o多数质谱商家都提供了配套的预处理软件，例如安捷伦公司的MassHunter，热电的Sieve，沃特世的MarkerLynx以及Progenisis QI。
o同时也有一些基于网络的可以免费获取的软件。
建议使用配套的软件，因为不需要额外的数据转换，不需要上传数据，节省时间。
数据分析：多元统计分析包括主成份分析（PCA）,偏最小二乘判别分析（PLS-DA），正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA），聚类分析（HCA）等。
各个厂商也提供了相应的统计分析软件，比如安捷伦的MPP，热电的Sieve，沃特世的Ezinfor。
目前常用的第三方软件是Simca-p，同时也有一些网络的开源软件可以使用。
化合物鉴定：数据库检索，标准品对比，二级质谱对比。
代谢组学文章中常见的统计图（一）主成分分析（PCA）PCA得分图（score plot），用来看样本天然的分组情况，在分析时不加任何分组信息。
图中每一个点代表一个样本，样本在空间中所处的位置由其中所含有的代谢物的差异决定。
代谢组学课堂知识总结
代谢组学课堂知识总结吴江13级生科三班130903030028代谢组学概念1.代谢组学用高通量，高敏度，高精确度的现代分析仪器跟踪有机物。
代谢组学主要研究的是作为各种代谢路径的底物和产物的小分子代谢物（MW<1000）。
在食品安全领域，利用代谢组学工具发现农兽药等在动植物体内的相关生物标志物也是一个热点领域。
其样品主要是动植物的细胞和组织的提取液。
主要技术手段是核磁共振（NMR），质谱（MS），色谱（HPLC，GC）及色谱质谱联用技术。
通过检测一系列样品的NMR 谱图，再结合模式识别方法，可以判断出生物体的病理生理状态，并有可能找出与之相关的生物标志物（biomarker）。
2.代谢组学研究方法代谢组学的研究方法与蛋白质组学的方法类似，通常有两种方法。
一种方法称作代谢物指纹分析（metabolomic fingerprinting），采用液相色谱-质谱联用（LC-MS）的方法，比较不同血样中各自的代谢产物以确定其中所有的代谢产物。
从本质上来说，代谢指纹分析涉及比较不同个体中代谢产物的质谱峰，最终了解不同化合物的结构，建立一套完备的识别这些不同化合物特征的分析方法。
另一种方法是代谢轮廓分析（metabolomic profiling）,研究人员假定了一条特定的代谢途径，并对此进行更深入的研究。
3.HPLC:高效液相色谱法（High Performance Liquid Chromatography \ HPLC）又称“高压液相色谱”、“高速液相色谱”、“高分离度液相色谱”、“近代柱色谱”等。
高效液相色谱是色谱法的一个重要分支，以液体为流动相，采用高压输液系统，将具有不同极性的单一溶剂或不同比例的混合溶剂、缓冲液等流动相泵入装有固定相的色谱柱，在柱内各成分被分离后，进入检测器进行检测，从而实现对试样的分析。
4.GC: 在这类仪器中，由于质谱仪工作原理不同，又有气相色谱-四极质谱仪，气相色谱-飞行时间质谱仪，气相色谱-离子阱质谱仪等。
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。
代谢组学入门知识
代谢组学入门知识代谢组学入门知识代谢组学(Metabonomics or Metabolomics) 是继基因组学和蛋白质组学之后发展起来的新兴的组学技术，是系统生物学的重要组成部分，据统计，近些年来代谢组学的研究越来越活跃，美国国家健康研究所(NIH)将代谢组学的发展规划纳入了国家生物技术发展的路线图计划中，许多国家的科研单位也先后开展了代谢组学的研究工作。
然鹅，代谢组学毕竟兴起的时间短，老师们对其还不甚了解，小编就收到了许多老师的关于代谢组学方面的疑问，小编在这里将这些问题进行了整理，希望能对各位老师有所帮助。
话不多说，让我们进入正题吧！一、什么情况下选择代谢组学？首先代谢组学是通过考察生物体系在一特定生理时期内受到刺激或扰动前后所有小分子代谢物的组成及其含量变化，从而表征生物体系的整体代谢特征。
其研究对象是分子量1000Da以下的小分子物质，如糖、有机酸、脂质、维生素、氨基酸、芳香烃之类的化合物。
如果老师关注的是小分子物质，可以采用代谢组学的方法对样品内检测到的小分子物质进行定性和定量分析。
其次，研究代谢物的表达量变化，代谢物与生理病理变化的关系，能够帮助寻找新的生物标记物，发现新的代谢途径，以及更进一步深入了解目前已知的代谢途径，应用于疾病的早期诊断、药物靶点的发现、疾病的机理研究及疾病诊断等方面。
二、代谢组学我该选择什么平台？代谢组学的技术平台主要分为NMR、GC-MS、LC-MS。
1、NRM核磁共振技术，是磁矩不为零的原子核，在外磁场作用下自旋能级发生塞曼分裂，共振吸收某一定频率的射频辐射的物理过程。
优点：（1）无损的多参数和动态监测技术；（2）样品需求量小，前处理比较简单，对于复杂的生物样本比较合适；（3）检测时间短，保证样品在检测时间内维持原有性质；（4）丰富的分子结构和动力学信息；（5）同时完成定性定量分析，数据后处理简单灵活；（6）检测物质没有偏向性。
缺点：（1）灵敏度低，500HZ的检测限理论为10uM；（2）检测动态范围有限，很难同时检测一个样品中含量相差很大的物质。
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代谢组学小常识概念：•代谢组：指一个细胞、组织或器官中所有代谢物的集合, 包含一系列不同类型的小分子（通常分子量<1000）, 比如肽、碳水化合物、脂类、核酸等。
•代谢组学：通过考察生物体系（细胞、组织或生物体）受刺激或扰动后，其代谢产物的变化或其随时间的变化，来研究生物体系的一门科学。
实验流程：（以液质联用为基础的代谢组学为例）•样本前处理：在保证小分子代谢物完整的前提下，处理的步骤越简单越好，以保证操作容易重复，也为大批量样本的处理节约时间。
•数据采集：依据实验目的有所不同。
o非目标代谢组学：选用高分辨质谱仪（TOF，Orbitrap等），有助于检测到尽可能多的化合物，另外高分辨的质核比数据也有助于数据库检索以及化合物的鉴定。
o目标代谢组学：通常使用三重四极其杆质谱，提高检测的灵敏度以及定量的准确性。
•数据预处理：峰提取，排列，归一化。
o多数质谱商家都提供了配套的预处理软件，例如安捷伦公司的MassHunter，热电的Sieve，沃特世的MarkerLynx以及Progenisis QI。
o同时也有一些基于网络的可以免费获取的软件。
建议使用配套的软件，因为不需要额外的数据转换，不需要上传数据，节省时间。
•数据分析：多元统计分析包括主成份分析（PCA）,偏最小二乘判别分析（PLS-DA），正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA），聚类分析（HCA）等。
各个厂商也提供了相应的统计分析软件，比如安捷伦的MPP，热电的Sieve，沃特世的Ezinfor。
目前常用的第三方软件是Simca-p，同时也有一些网络的开源软件可以使用。
•化合物鉴定：数据库检索，标准品对比，二级质谱对比。
代谢组学文章中常见的统计图（一）主成分分析（PCA）PCA得分图（score plot），用来看样本天然的分组情况，在分析时不加任何分组信息。
图中每一个点代表一个样本，样本在空间中所处的位置由其中所含有的代谢物的差异决定。
PCA载荷图（loading plot），用来寻找差异变量。
同种的每一个点代表样本中还有的一个代谢物物，距离原点越远的代谢物被认为对样本的分类贡献越大。
偏最小二乘判别分析（PLS-DA）得分图和载荷图的解释同PCA。
区别在于，PLS-DA在分析时提前赋予每个样本分组信息，简单说，就是在分析时扩大组间差异，减少组内差异，多用来寻找标记物。
正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）在OPLS-DA分析中，寻找标记物通常使用S-plot。
如图中所示，得分图中，两组样本分布在y轴两侧，通过S-plot可以获得标记物在两组中相对含量的变化。
也就是说，处在S-plot右上角的化合物（距离原点越远，对分类贡献越大）在处在得分图y轴右侧的样本中含量较高，反之亦然。
代谢组学文章中常见的统计图（二）•图中每一行代表一个化合物，每一列代表一个样本。
•上边对样本进行聚类分析，左边对化合物进行聚类分析。
•绿色代表该化合物在样本中含量较低，红色代表含量较高（也有用其他颜色表示的）。
•通过此图，可以直观地看出化合物在样本间的变化趋势；同时也可以找出具有相同变化趋势的代谢物。
•在对化合物进行鉴定之后或选择出生物标记物之后，可将化合物名称（或对应的HMDB 或者KEGG编号）输入MetaboAnalyst软件（免费）进行此分析，来观察体内哪些代谢途径受到了影响。
•在图中，p值越小（-logo(p)越大），pathway impact越大，证明该条代谢通路被严重扰动。
•此分析可用来寻找化合物之间的内在联系（数值上的联系），如图中红色表示负相关，黄色表示正相关。
•可用来筛选与某一类或者某一个自己感兴趣的化合物产生正相关或者负相关的代谢物。
•用来评价算选出的标记物的诊断能力。
•AUC曲线下面积越大，诊断能力越好。
非目标代谢组学（untargeted metabolomics）中常用的方法学考察的方法QC样本的制备：•混合相同体积的所有待检测样本，然后按照与待测样本相同的前处理方法来处理QC样本，之后进样进行LC-MS分析。
•样本检测时，通常在检测最开始运行几次QC样本，之后根据样本量的大小在每检测几个样本之后检测一次QC样本。
方法学考察：方法一：最早使用的一种方法，从QC样本的总离子流图中选择具有代表性的离子峰（覆盖不同的保留时间，不同的强度），在对QC样本进行重复检测之后，计算这些离子的保留时间以及峰面积的相对标准偏差（RSD），用以考察分析方法的稳定性以及重复性。
方法二：所有样品检测完之后，收集所有的QC样本的原始数据进行数据预处理，包括（峰提取，排列，归一化等），经过数据过滤（80%规则）之后，计算剩下的峰的峰面积的RSD值。
通常如果在一个样本中有超过70%的化合物的RSD值小于等于30%，则证明该方法有良好的稳定性以及重复性，所得到的数据可靠（也有不同的评价标准，比如要求LC-MS数据小于20%，GC-MS数据小于30%等）。
图中柱形图表示化合物在不同RSD范围内的百分比分布，折线图表示在不同RSD范围的累计百分比。
方法三：原始数据经过数据预处理之后，将所有样本（包括QC样本）进行PCA分析，在得分图中观察QC 样本的聚集程度。
由于QC样本是等量混合了所有的被检测样本，理论上QC样本包含了所有样本中的代谢物，因此QC样本理论上会分布在原点周围。
图中QC样本紧密聚集，证明方法稳定，重复性良好。
方法四：采用混合标准品作为QC，该QC通常包含不同物理化学性质的体内和体外代谢物（使所选择的化合物具有代表性）。
检测结束后，计算这些化合物的保留时间以及峰面积的RSD用以对分离分析方法进行评价。
代谢组学研究中需要了解的质谱知识（一）主要介绍以液质联用为分析工具的代谢组学研究中的常见问题：1)在分析样本时，要选用什么质谱？2)质谱仪中通常按照质量分析器以及联用方式的不同对质谱进行分类，常见的包括包括：单四级杆，三重四级杆，飞行时间（TOF），Q-TOF，离子阱，线性离子阱（LTQ），静电场轨道阱（Orbitrap），LTQ-Orbitrap等。
这么多质谱，我们应该如何选择？在靶向代谢组学中，通常使用三重四级杆质谱。
因为靶向代谢组学是针对某一些特定的化合物进行定量检测，而LC-QqQ/MS 在MRM扫描模式下对化合物进行定量分析（如药代动力学研究）已非常普遍，所以使用此方法以达到更高的灵敏度，更准确的定量。
在非靶向代谢组学研究中，需要选择高分辨质谱进行数据采集，因为高分辨质谱可以帮助我们检测到尽可能多的化合物，提供所检测化合物的精确分子量，同位素分布等信息，有助于化合物的鉴定。
何为高分辨？首先了解以下分辨率，分辨率就是指质谱仪区分两个质量相近的离子的能力。
这个区分能力也有不同的定义，如10%峰谷分离，50%峰谷分离等。
理论知识就不多解释了，举个例子说明便知。
以H为例，低分辨质谱测得的H的分子量为1，而高分辨质谱测得的H分子量为1.007825（当然，能测到多精确，取决于分辨率有多高）。
有什么用呢？有用！以C2H4，CO，N2为例，这三者在低分辨质谱中测得的分子量均为28，也就是说低分辨的质谱没有办法根据分子量将三者分离；但是高分辨质谱测得三者的分子量分别为28.0313，27.9949，28.0061，可以将三者分开。
所以在非靶向代谢组学中，由于生物样本中化合物的组成非常复杂，所以要用高分辨的质谱仪对其进行检测，以达到尽可能多的检测到化合物的目的。
常用的高分辨质质量分析器：TOF和Or比trap，以及他们与其他质量分析器的联用形式如Q-TOF，Q-Orbitrap，LTQ-Orbitrap等。
注：可以简单的认为，分辨率越高，区分离子的能力越强，即能够区分离子在很细微的分子量上的差异。
但请不要将分辨率和质量精度混淆，两者不一样。
有一个简单的类比，低分辨质谱对比高分辨质谱就类似于普通天平对比十万分之一天平，精密天平可以区分物质质量的细微差异，但是天平称出的质量准确与否，取决于天平在使用之前是否校正。
代谢组学研究中需要了解的质谱知识（二）上一篇介绍了以下质谱的分辨率，高分辨率质谱有区分分子量细微差异的能力，但是测得的分子量准确与否，则要看质谱的质量精度了。
分辨率和质量精度不一样，高分辨质谱也会有质量偏差很大的情况，那今天就来谈一谈质量精度。
什么是质量精度？质量精度指的是质谱测得值和理论值之间的误差。
常以mDa或者ppm表示。
举个例子：C6H12O6理论精确分子量为180.0634，如果测得分子量为180.0631，则误差为180.0631-180.0634=-0.0003Da=-0.3mDa或者(180.0631-180.0634)/180.0634=1.67e-6即1.67ppm~~~~~~~~~~~~~~~~~~在液质联用中，化合物通常是以加合离子的形式出现，如[M+H]+，[M+Na]+等，以上只是举例说明。
那么，如何保持较高的质量精度呢？所有的高分辨质谱在使用之前都需要对质谱仪进行校正，这个校正其实就是校正质谱的质量轴。
就像我们使用十万分之一天平时用一个200克的砝码对天平进行校正一样，质谱的校正也是使用一系列已知分子量的物质（覆盖了从低到高的质量范围）对其进行校正。
可以接受的偏差通常为2ppm，校正的频率依实际情况而定，Q-TOF质谱大多数一周校正一次，Orbitrap质谱校正的频率稍少一些。
各大仪器厂商常用的校正液如下：此外，几乎所有的Q-TOF质谱除了在检测之前进行质量轴校正外，在质谱运行过程中还需要对质谱进行实时校正。
在非目标代谢组学中，代谢物的鉴定通常依赖精确分子量，同位素分布等信息，仪器的数据处理软件通常可以根据采集到的质谱图对其元素组成进行推测，方便化合物的鉴定，推测的前提就是质量精度要高，在进行推测时通常需要输入一个可以接受的误差范围（如±5ppm），所以在质谱使用之前一定要对其进行校正，或者一定保证质谱的质量轴是准确的。
在代谢组学文章投稿时，都需要列出已鉴定化合物的检测分子量的误差，这个通常需要自己计算，计算方法如上述例子。
这里介绍一个计算精确分子量的网站：此外，高分辨质谱的数据处理软件如MassHunter，MassLynx，Xcalibur等，都有类似的功能。
但是记得读取正确的数值，Monoisotopic mass才是精确分子量。