一、代謝組學分析流程。
一般情況下，代謝組組分的分析過程是：先對代謝組分進行預處理，預處理方法由測定分析確定，如采用質譜分析，則需先分離分離，再離子化。然后對預處理后的成分進行了定性和定量分析。
在預處理方面，常用的分離方法有：氣相色譜(Gaschromatography,GC)、Highperformanceliquidchromatography,HPLC)。GC雖然分辨率高，但需氣化代謝組分，且組分分子質量受到一定限制。HPLC也被廣泛應用于代謝組分析，因為HPLC將代謝組分從液相中分離出來，因此不必對組分進行氣化，相比氣相色譜測量范圍更廣、靈敏度更高。另外，毛細管電泳法(Capillaryelectrophoresis)也能分離代謝組分，雖然在理論上比高效液相色譜法更有效。
前處理過程中，經常會加入內參(internalstandards)，以便后續監測和對比樣品的質量，因實驗批次、樣品順序的不同，對后續測量也會產生一定影響，因此，也會加入空對照和混合樣品對照來進行質量監控。
定性和定量分析不同代謝組分的方法包括質譜分析(Massspectrometry,MS)和NuclearMagneticResonanceImaging,NMR等。其中，質譜分析法因其靈敏度高、特異性強而被廣泛用于代謝組分的檢測，并能對經分離、離子化處理后的代謝組分進行定性、定量分析。離子化的方法包括：大氣壓化學電離(Atmospheric-pressurechemicalionionization,EI)和電噴霧電離(Electrosprayionization,EI)，以及電噴霧電離(ESI)等，需要根據不同的分離方法來選擇。如電噴霧化離子化，常用于用液相色譜分離成分。但是，質譜不能直接用于生物溶液或組織檢測，因此其應用一直受到限制。
為提高原質譜分析方法的可信度，簡化樣品制備，減少背景影響，出現了一些新的質譜相關技術。其中包括：二次離子質譜(Secondary-ionmassspy-ionmetry,SIMS)和納米結構引發器質譜(Nanoyucty-InitiatorMS,NIMS)，它們都屬于非吸附/離子化方法，兩者都不依賴于原子原子化。SIMS利用高能離子束使樣品在接觸表面解吸，具有高空間分辨率的優點，是一種應用于組織/組織造影的強有力技術。利用NIMS可以檢測出小分子。激光輔助脫附電離技術(Lix-assistedlaserdesorption/ionization,MALI)是一種較溫和的離子化方法，它可以獲得一些完整的大分子質譜信息，如DNA、蛋白質、多肽和糖等，這些信息通過常規離子化方法很容易分解為碎片。
分析電噴霧離子化(Desorphelsrosprayionization,DESI)是一種直接離子化技術，可直接用質譜后的樣品在大氣條件下進行分析。該方法以快速移動的溶液流從接觸表面提取樣品，可用于取證分析、藥物、植物、生物組織、高分子等的分析。激光性電蝕電離技術(LAESI)是一種直接電離技術，它結合了中紅外線激光電離和二次電噴霧電離技術，可廣泛應用于植物、組織、細胞，甚至血液、尿液等未經處理的生物溶液。已經應用于食品管理，藥品管理和其他領域。不需要事先分離代謝組分，而核-質譜相較于質譜，具有結果重復性好、樣品制備簡單、無需事先分離、對樣品破壞性小等優點，而且雖然核-質譜相較于質譜相較于質譜有較大的爭議，部分學者認為這是樣品預處理過程錯誤所致，但是由于其使用方便，應用也很廣泛。
此外，還有其它的檢測方法：離子遷移率光譜(Ion-mobilitysploometry,IMS)，這是一種以離子化分子在氣相載體上的遷移為基礎的技術，用于分離和分析這些分子，這種技術非常高，可以單獨使用，也可用于質譜、氣相色譜或液相色譜法。電化學檢測器的高效液相色譜法(HPLC-ECD)，可用于對復雜電子元器件中的低含量進行測量，該方法易用，具有高靈敏度，高選擇性，高靈敏度，可廣泛應用于臨床研究，食品檢驗，藥品檢驗等領域。以振動光譜法為基礎的拉曼光譜(Ramanspsroscopy)，可以探測化合物的結構及其微小變化，具有樣品不受破壞，樣品預處理簡單，空間分辨率高等優點，已在臨床病理學研究，微生物分類與檢測，化合物分析等方面得到廣泛應用。
二、代謝組學相關數據庫(常用軟件)
與代謝組學相關的常見數據庫有人類代謝組數據庫(HumanMetabolomeDatabase,HMDB)、KEGG數據庫、Reactome數據庫(http://www.reactome.org)等，一一介紹如下：人類代謝組數據庫(HMDB)是代謝組學的熱門數據庫之一，包含人體內發現的小分子代謝物的詳細信息，包括不少于79,650種代謝物條目。SMPDB數據庫與HMDB相關，包含了大約700種人類代謝和疾病途徑的圖譜。KEGG數據庫是熱門的代謝組庫之一，包含了代謝途徑和網絡信息的互作。Reactome數據庫主要收集人體主要代謝途徑的信息和重要反應。MassBank數據庫主要收集多個高分辨率低代謝組分的譜圖。
BioCyc數據庫包含途徑和基因組數據。METLIN數據庫，是商業的代謝組群和串聯質譜數據庫，包含大約43000種代謝物和22000個MS/MS譜圖。FiehnLib數據庫是商業的代謝組庫，包含大約1000個保守代謝分子的EI譜。
NIST/EPA/NIHMassSpectralLibrary數據庫也是商業的代謝組數據庫，其中有190,000多個EI譜圖。BioCyc數據庫收集途徑和基因組數據，可免費使用。MetaCyc數據庫廣泛收集了多種代謝途徑和酶方面的信息，已收錄了51000多篇文獻。MMCD數據庫收集了10000多種代謝物的信息，包括它們的質譜和核磁共振譜數據，大部分是擬南芥的代謝產物。
