导言
代谢组学（metabolomics）诞生于上个世纪末，是一门研究生命体对外界刺激、病理生理变化以及本身基因突变而引起的分子质量小于 1500Da 以内的代谢产物（内源性代谢物）种类、数量及其变化规律的科学。代谢组学是继基因组学、转录组学、蛋白质组学后出现的新兴“组学”，是转录组学和蛋白质组学的延伸，能够更直接、更准确地反映生物体的生理状态， 是系统生物学的重要组成部分。
目前代谢组学广泛应用于各研究领域。通过代谢组技术分析实验组与对照组的代谢水平差异，找出差异代谢物，有助于生物标志物的筛选，或研究差异代谢物参与的生物过程（通过代谢通路逆推找出调节酶和基因），揭示其参与的生命活动机制，完成调控通路等方面的研究。
实验数据质量评价在进行代谢组学研究的实验过程中，会对仪器的稳定性、实验的重复性、数据质量的可靠性进行全面评价。若本次试验的仪器分析系统稳定性较好，则试验数据稳定可靠。在试验中获得的代谢谱差异能更好地反映样本之间自身的生物学差异。
首先，需要制备QC样本：
要求：
1）它可以是混合相同体积的所有待检测样本，然后按照与待测样本相同的前处理方法来处理QC样本，之后进样进行质谱分析；
2）也可以用所有提取好的样本中取等量混合作为QC；
3）或者用标准品混合液作为QC样本。
之后，通过六项质控内容进行评价，评价结果如下所示。
（1）QC 样本总离子流图（TIC）的比较
将QC样本总离子流图（Total ion chromatogram ，TIC）进行谱图重叠比较，如图1a和图1b所示。实验结果表明各色谱峰的响应强度和保留时间基本重叠，说明在整个实验过程中仪器误差引起的变异较小。
图 1a 正离子模式QC样本总离子流图重叠谱图
图 1b 负离子模式QC样本总离子流图重叠谱图
注：图中横坐标表示各色谱峰的保留时间，纵坐标表示峰的强度值。
（2）总体样本主成分分析（PCA）
将所有实验样本和 QC 样本提取得到的峰进行PCA分析，见图2a和图2b所示。实验结果表明正、负离子模式下QC样本紧密聚集在一起，说明实验的重复性好。
图 2a 正离子模式总体样本的PCA分析
图 2b 负离子模式总体样本的PCA分析
注：图中 PC[1]代表主成分1，PC[2]代表主成分2，QC样本的聚集程度反映实验的重复性好坏。
（3）QC 样本相关性
对QC样本进行 Pearson相关性分析，如图3a和图3b所示。一般相关性系数大于 0.9表明相关性较好。实验结果表明QC样本间的相关性系数都在0.9以上，说明实验重复性较好。
图 3a 正离子模式QC样本相关性图谱
图 3b 负离子模式QC样本相关性图谱
注：图中横、纵坐标代表各QC样本。每个小格中的点代表QC样本提取到的离子峰（代谢物），横坐标和纵坐标代表的是离子峰信号强度值的对数值。
（4）总体样本 Hotelling‘s T2 检验
Hotelling’s T2检验通过多元变量建模对样本进行检验，定义了95%或99%置信区间，可用于离群样本的诊断。Hotelling’s T2检验结果见图 4。实验结果表明QC 样本均在99%置信区间内(Siskos et al., 2017)，说明实验的重复性好。
图 4a 正离子模式总体样本的Hotellings T2图
图 4b 负离子模式总体样本的Hotellings T2图
注：图中横坐标代表所有实验样本和QC样本，纵坐标反映置信区间，红色的线定义了99%的置信区间范围。
（5）QC 样本的多变量控制图
多变量控制图（Multivariate Control Chart ，MCC）是基于QC样本检测到的离子峰建立的多元变量统计学模型，是用于监控和判断仪器状态是否稳定的一种质量管理工具。
多变量控制图中的每个点代表一个QC样本，X轴是所有QC样本的上机顺序。由于仪器状态的波动，图中的点呈现上下波动的情况，一般正负3个标准差范围内为正常范围。本项目QC样本的多变量控制图见图5。实验结果表明QC样本的波动都在正负3个标准差范围内，反映仪器的波动在正常范围内，数据可用于后续分析。
图 5a 正离子模式QC样本MCC图
图 5b 负离子模式QC样本MCC图
注：图中横坐标代表各QC样本，纵坐标反映标准差，黄色和红色的线分别定义了正负2个3个标准差范围。
（6）QC 样本的相对标准偏差（RSD）
QC样本离子峰丰度的相对标准偏差（RSD）越小，表明仪器的稳定性越好，是反映数据质量好坏的一个重要指标。本实验QC样本中RSD≤30%的Peak数目占QC样本总Peak数目的比例在80%以上，见图 6，表明仪器分析系统稳定性较好，数据可以用于后续分析(Shenet al., 2016)。
图 6a 正离子模式QC样本的相对标准偏差
图 6b 负离子模式QC样本的相对标准偏差
本期的非靶代谢组报告解读结束啦，我们下期见~
