代谢组常用数据库
代谢组学是以质谱（MS）技术为基础的新型高通量组学技术。由于检测的是小分子，因此非常贴近实际应用检测。技术大致可分为靶向代谢组和非靶向代谢组。
其数据处理过程与基因组学研究区别较大。本文意在梳理在代谢组学研究中常用的数据库网站和应用网站。以便广大科研工作者对应查看。
1.化合物信息数据库
代谢组学的核心，就是对检测对象（人或其他物种）的代谢产物中的中小分子进行定量或定性的检测。因此，需要尽可能地得到可能的检测物范围。因此经常需要用到已知代谢产物数据库，这类数据库主要记录的是化合物相关信息，部分数据库包含化合物质谱信息。
2. 通路数据库与分析工具
代谢产物在生物内会通过代谢通路形成复杂的代谢的网络，从而实现生物学功能。由于分子生物学和生物化学的大量知识的积累，已经形成了经典通路，并开发了一系列针对经典通路的统计学分析工具，目前常见的通路数据库和分析工具整理如下：
| 数据库名称 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| SMPDB | https://smpdb.ca/ | 对化合物对应的通路进行汇总，但其网站功能只支持单化合物查询，不支持进一步统计分析 |
| KEGG | https://www.genome.jp/kegg/ | 经典数据库，可单个化合物查询，不支持进一步统计分析 |
| Grinn | https://kwanjeeraw.github.io/grinn/fetchgrinn.html | R扩展包，实现查询功能，除了支持代谢物分子查询外，也支持基因蛋白查询 |
| MetaboAnalyst | https://www.metaboanalyst.ca/MetaboAnalyst/ | 网页在线版分析集成工具，用户可一站式对代谢物对应通路进行相关查询 |
3. 质谱数据处理分析软件
对于高通量质谱产生的数据，基本分析思路是，通过格式转化工具，将不同平台的数据转化为统一格式，再经由质谱数据分析软件对信号进行检测，常用的工具如下：
| 工具名称 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| MZmine2 | https://mzmine.github.io/download.html | 鉴定工具（开源） |
| ProteoWizard | https://proteowizard.sourceforge.io/ | 质谱数据格式转化工具 |
4. 深入分析
深入分析主要指根据课题或研究目标的需要对数据进行进一步分析，对于代谢组学而言，其目标常常与鉴定已于检测的biomarker或微生物组学分析相关，常见的工具列举如下：
| 工具名称 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| MiMeNet | https://github.com/YDaiLab/MiMeNet | 通过深度学习解决代谢组结果与微生物之间关联 |
| OptimalCutpoints | https://cran.r-project.org/web/packages/OptimalCutpoints/index.html | biomark截断点估计 |