Анализ данных метаболомики — это многоступенчатый процесс, в котором используется множество специализированных программных инструментов. Этот анализ данных можно разделить на три основных этапа: обработка данных и контроль качества, статистический анализ и интерпретация биологических данных. Инструменты, описанные в этом протоколе, предназначены для обеспечения последнего шага в анализе.
В последнее десятилетие метаболомика превратилась в аномическую науку благодаря достижениям в области аналитических технологий, таких как газовая хромато-масс-спектрометрия и жидкостная хромато-масс-спектрометрия. Эти методы позволяют одновременно измерять сотни и тысячи низкомолекулярных метаболитов, создавая сложные многомерные наборы данных. Анализ данных метаболомики создает ряд проблем для подходов обогащения, основанных на путях.
Во-первых, значительное количество метаболитов не может быть сопоставлено с метаболическими путями. Кроме того, покрытие путей вторичного и липидного обмена является недостаточным. Поэтому необходимы альтернативные подходы к биологической интерпретации данных.
Методы сетевого анализа, основанные на данных, могут помочь преодолеть проблемы, связанные с анализом обогащения путей обогащения метаболомных данных на основе знаний. Например, корреляционные сети могут помочь определить взаимосвязи между известными и неизвестными метаболитами и, таким образом, облегчить аннотации неизвестных.