代谢组概述：
1、代谢组学
系统生物学：在于研究细胞信号传导和基因调控网络、生物系统组成之间相互关系的结构和系统功能的涌现。
四类：A，小样本转录组数据分析+伸入基因功能研究（分子实验）；B，转录组数据分析+其他组学数据（蛋白组或代谢组）；C，大样本转录组数据伸入分析+基础功能验证；D，大样本转录组+非编码RNA数据深入挖掘+基础功能验证。
代谢组是生物体表型的基础和直接体现者，是基因组和表型组的桥梁。
代谢物：分子量小于1000的小分子物质。
代谢组学：是系统生物学组成的一部分。其对生物体内所以小分子代谢物进行定性定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式，其研究对象大都是分子量1000以内的小分子物质。
2、发展历程
小分子代谢物质的整体变化规律：表征生物过程。
检测方式：气质联用（GC-MS）、液质联用（LC-MS）、测序仪。
检测平台：液质联用仪、气质联用仪、核磁共振仪。分辨率、灵敏度、动态范围有区别。
3、研究现状
2018年，4000多篇。IF约4分。
期刊：Cell Metabolism，Nature communications，Scientific Reports，PLOS ONE，FOOD CHEM,Frontiers in Science.5分左右。
多组学联用：高分文章
4、应用方向
数据处理法法，临床上的应用，中药药理。
医学（临床标志物发掘、疾病研究）、农学、发酵、药学（药物代谢、药效评估、中草药活性成分研究）、环境、育种。
高分文章方案设计：初级（标准分析+个性化：对某类代谢物、某个通路的深入挖掘）；中级（标准分析+个性化+创新：立意新颖、深入挖掘、简单组学联合）；高级（多组学联合分析：基因组+转录组+蛋白组/代谢组，多组学数据网络）
代谢组的挑战：没有任何一个分析几乎能够同时分析代谢组中的所有会务，只能通过选择性地提取结合各种分析技术的并行分析来解决；代谢组分析产生海量数据，当前我们缺乏适当的代谢组数据库和数据交换版式，需要完善代谢组学数据库，建立代谢产物数据的标准，并且需要开发功能强大的数据分析工具。
（1）对未知物的鉴定，（2）多平台数据整合，（3）研发出克供查询的标准数据库，如GenBank的基因组资源，（4）代谢组学与其他组学数据的结合。
