非靶向代谢组学（Untargeted metabolomics）是指采用 LC-MS、GC-MS、NMR技术，无偏向性的检测细胞、组织、器官或 者生物体内受到刺激或扰动前后所有小分子代谢物（主要是相对分子量1000 Da以内的内源性小分子化合物） 的动态变化，并通过生信分析筛选差异代谢物，对差异代谢物进行通路分析，揭示其变化的生理机制。
代谢组平台比较
| 分析技术 | 灵敏度 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 核磁共振 NMR | 10-16 | 无创检测，样品需求量小; . 特异性高，能够对代谢物同时进行定性和定量 | 动态范围有限，灵敏度较低; 硬件投资较大 |
| 气质联用. GC-MS | 10-12 | 灵敏度高，分离效果好，数据库较为健全 | 样品处理过程较为繁琐，难挥发 性物质或半挥发性物质需进行衍生化 |
| 液质联用 LC-MS | 10:15 | 灵敏度高，分辨率高，可分析不稳定、 不易衍生化、难挥发和分子量较大的代谢物 | 大部分为自建数据库 有一定的限制性 |
非靶向代谢组学（Untargeted Metabolomics）是一种全面分析生物样本中所有可检测代谢物的方法，不事先设定特定代谢物目标。这种方法尝试捕捉样本中尽可能多的代谢物信号，包括未知和预期之外的代谢物，从而提供一个全局视图来研究生物系统的代谢状态变化。
方法特点
- 全面性：不局限于特定的代谢物或代谢途径，能够探测到大量已知和未知的代谢物。
- 探索性：适用于发现研究，帮助揭示未知的代谢途径和生物过程。
- 数据密集：产生大量的数据，需要复杂的数据处理和分析技术。
- 技术依赖：高度依赖于质谱（MS）和核磁共振（NMR）等高通量技术的发展。
应用
- 生物标志物的探索：在没有预设假设的情况下，寻找与特定疾病或生物状态相关的代谢物。
- 代谢途径的发现：帮助揭示生物体中未知的代谢途径和机制。
- 疾病机理研究：理解疾病的代谢背景，揭示疾病发展的代谢变化。
- 环境与营养研究：评估外界因素如环境污染、饮食变化对代谢的影响。
技术挑战
- 数据处理：由于产生大量复杂的数据，因此需要高效的数据处理和分析技术。
- 代谢物鉴定：未知代谢物的鉴定是一个挑战，需要结合先进的质谱数据库和生物信息学工具。
- 生物学解释：将检测到的代谢变化与具体的生物学过程相关联，解释其生物学意义。
非靶向代谢组学为理解复杂生物系统提供了一种强有力的方法，尤其在代谢研究领域，通过它能够开展无偏见的代谢物检测和分析，揭示生物体内深层次的代谢变化和相互作用。
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