组学科研工具 | MetaboAnalyst 5.0，代谢组和转录组联合分析的利器

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目前，围绕转录组开展的多组学分析策略已是多种类型高分文章的必备“法宝”。

• 利用“转录组＋翻译组”关联分析策略，通过比较基因翻译水平与转录水平的差异，计算翻译效率或翻译起始效率并做差异分析，研究基因的翻译调控过程；
• 利用“转录组＋蛋白质组” 关联分析策略，用于探究生物体转录后调控机制，根据特定状态下的基因和蛋白表达情况，挖掘关键基因/蛋白。
• 利用“16S扩增子/宏基因＋宿主转录组”可用于探究物种与宿主的关联机制，根据物种变化规律定位关键基因，或者由基因表达量变化规律定位关键物种；
• 除了这些关联组合，“转录组＋代谢组” 的分析策略也是高分文章经常使用的策略之一。

为何进行转录组与代谢组关联分析？代谢物与表型最为接近！一方面，代谢物能反映生物体的真实生理状态，代谢物的变化直接导致表型的变化。相比于其他组学，代谢组受环境影响最大，环境对生物体的影响也是最终体现为代谢物的变化。另一方面，代谢组是系统生物学的重要组成部分。在做完基因组、转录组、蛋白组后，利用代谢组可以为基因组研究提供新思路新方案以及丰富研究结果，更完整的解释关心的生物学问题。

那么，当你万事具备，左手握转录组数据（已分析出差异基因），右手握代谢组数据（已分析差异代谢物），如何将二者结合产生最大的化学反应呢，MetaboAnalyst 5.0或许就是一个不错的选择。

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MetaboAnalyst数据库

MetaboAnalyst数据库自2009年诞生至今已在代谢组学领域牢牢扎根， SCI论文中经常引用，至今版本已升级至5.0。它是一个基于网络的综合性工具套件，旨在帮助用户轻松地进行代谢组学数据分析、可视化和功能注释。

界面非常简洁，对新手也很友好容易上手，不用进行复杂的excel操作，不用写代码，也不用学习Cytoscape等其他网络分析软件。内容基本涵盖了代谢组学分析需要用到的所有操作，从数据处理、统计分析到高级功能的阐释，均可一站式搞定。今天我们主要来学习如何利MetaboAnalyst 5.0将代谢组学和转录组数据进行综合代谢途径分析。

官网网址：

https://www.metaboanalyst.ca/home.xhtml

在首页界面点击：Click here to start，我们可以看到基于不同的数据类型和分析目的，MetaboAnalyst主要有13个功能模块，主要有：统计分析、生物标志物分析、富集分析、通路分析、联合通路分析、功能分析等等。单击模块继续，或向下滚动至界面下方是对每个模块进行的描述和阐述，我们可以根据情况进行选择。

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代谢途径分析

1.选择“联合通路分析”功能模块

点击“Joint Pathway Analysis”,该模块旨在对通路水平的转录组学/蛋白质组学和代谢组学数据进行综合分析。

2.上传数据

一般我们要①选择物种；②输入差异基因和差异代谢物数据；今天我们使用数据库自带的示例数据来进行分析。数据上传完之后，点击submit。

获得基因名名匹配和代谢物名匹配结果，点击“Proceed”

3.参数设置

默认的设置已经设置好了，对于不熟悉的我们，直接点击“submit”即可。

• 通路数据库设置

• 算法设置

4.得出结果图

进一步我们得出代谢通路富集气泡图，纵轴是log(p)值，横轴是pathway impact，是基于拓扑分析进行的权重计算。这个pathway impact越大越好，处于气泡图右上角的pathway是最为可信的。

左图：将鼠标放在每个路径节点上可以显示代谢物名字以及对应的pathway ；

右图：单击左侧每个小气泡，将启动右侧的路径视图。可以通过点击pathway名字直接连接进入KEGG官网。

部分内容参考来源：https://mp.weixin.qq.com/s/JmHnHNct4tXdG8Uly-T4tA