上一講簡略介紹了代謝組學的研究對象及其兩大技術（靶向及非靶向技術）。【查看】
代謝組學是效仿基因組學和蛋白組學的研究思想，對生物體內所有代謝產物進行定性定量分析，以探求代謝變化與生理病理的相對關系。
自上世紀 90 年代，Steven Oliver 教授和 J.Nicholson 教授分別提出 metabolome 和 metabonomics 概念后代謝組學作為一門獨立學科得到迅速發展。經近 20 年的技術積累，代謝組學技術逐步成熟。本篇作為代謝組學系列（課題設計、樣本采集、平臺選擇、數據分析、實驗驗證）之一，將從課題設計入手進行詳細介紹。
課題設計
代謝組學研究方向圖
如上圖，代謝組學中常見的目的主要有兩個，一是對不同組群樣本進行分析，篩選差異代謝產物，確定 biomarker；二是將代謝組學數據與其他組學數據相整合，在定位到差異小分子的基礎上，上溯至關鍵代謝通路，從而更加完善的解析生理病理等機制。
根據不同的研究目的，進行實驗組別設置、選擇樣本來源、確定樣本數量、挑選適應的數據分析方法。相較于其他組學研究，代謝組處于生命活動的下游，動態波動性大，需要設置更多的生物學重復來降低組內差異的影響，增加數據的可靠性。一般，微生物樣本由于培養環境比較一致，建議 6 - 8 個生物學重復即可；模式動物及植物樣本，波動略大，建議 8 -10 個生物學重復；臨床樣本，受影響因素太多（年齡、性別、飲食、病史等），建議至少 30 個生物學重復。
上述兩種研究目的，截至到差異物篩選的分析流程基本是一致的，即不同組別的樣本檢測后的數據，經多元統計分析尋找到差異代謝產物。此后的分析方法會有所差異。對于以生物標志物尋找為課題目標的實驗，以此結束即可；然而，如果想更進一步完善實驗設計，進行機理解析，則需要配合其他組學手段。
KEGG 多組學分析樣圖
多組學整合的理論支撐為系統生物學，即生物體系中的所有組成成分（基因、mRNA、蛋白和代謝產物等）在特定條件下是相互作用和相互關聯的，因而可以分析生物體系在某些因素的影響下整體變化的過程及規律。在基因組序列的基礎上完成生命編碼到生命過程的研究，將生物體系中各種分子的鑒別及其相互作用進行途徑、網絡、模塊展示，對生物系統進行全面解讀。
課題設計部分的分享大致如上啦，這部分主要是確定研究目標，下次咱們將重點講述各類型樣本的收集~
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