El análisis de datos metabolómicos es un proceso de varios pasos que aprovecha muchas herramientas de software especializadas. Este análisis de datos se puede dividir en tres pasos principales, procesamiento de datos y control de calidad, análisis estadístico e interpretación de datos biológicos. Las herramientas descritas en este protocolo están diseñadas para permitir el último paso del análisis.
En la última década, la metabolómica se ha convertido en una ciencia anómica debido a los avances en tecnologías analíticas como la cromatografía de gases-espectrometría de masas y la cromatografía líquida-espectrometría de masas. Estas técnicas permiten las mediciones simultáneas de cientos a miles de metabolitos de moléculas pequeñas, creando conjuntos de datos multidimensionales complejos. El análisis de datos metabolómicos presenta varios desafíos para los enfoques de enriquecimiento basados en vías.
En primer lugar, un número significativo de metabolitos no se puede mapear en las vías metabólicas. Además, la cobertura de la vía del metabolismo secundario y lipídico no es suficiente. Por lo tanto, se necesitan enfoques alternativos para la interpretación biológica de los datos.
Las técnicas de análisis de redes basadas en datos pueden ayudar a superar los desafíos asociados con el análisis de enriquecimiento de vías basado en el conocimiento para datos metabolómicos. Por ejemplo, las redes de correlación pueden ayudar a derivar relaciones entre metabolitos conocidos y desconocidos y, por lo tanto, pueden facilitar las anotaciones de las incógnitas.
