L'analisi dei dati metabolomici è un processo in più fasi che sfrutta molti strumenti software specializzati. Questa analisi dei dati può essere suddivisa in tre fasi principali, elaborazione dei dati e controllo di qualità, analisi statistica e interpretazione dei dati biologici. Gli strumenti descritti in questo protocollo sono progettati per consentire l'ultima fase dell'analisi.
Nell'ultimo decennio, la metabolomica è emersa come scienza anomica grazie ai progressi nelle tecnologie analitiche come la gascromatografia-spettrometria di massa e la cromatografia liquida-spettrometria di massa. Queste tecniche consentono di misurare simultaneamente da centinaia a migliaia di metaboliti di piccole molecole, creando complessi set di dati multidimensionali. L'analisi dei dati metabolomici presenta diverse sfide per gli approcci di arricchimento basati su pathway.
In primo luogo, un numero significativo di metaboliti non può essere mappato sulle vie metaboliche. Inoltre, la copertura del percorso del metabolismo secondario e lipidico non è sufficiente. Pertanto, sono necessari approcci alternativi per l'interpretazione biologica dei dati.
Le tecniche di analisi di rete basate sui dati possono aiutare a superare le sfide associate all'analisi dell'arricchimento del percorso basata sulla conoscenza per i dati metabolomici. Ad esempio, le reti di correlazione possono aiutare a derivare relazioni tra metaboliti noti e sconosciuti e possono quindi facilitare l'annotazione delle incognite.
