一、代謝通路分析的科學意義

代謝組學研究產生的海量數據需與生物學背景相結合才能實現其科學價值，而代謝通路分析正是連接代謝物變化與生物學功能的關鍵橋梁。該技術通過將差異代謝物映射至已知的代謝通路網絡，整合 KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）等權威數據庫的生物學知識，可從復雜的代謝物變化中篩選出具有生物學意義的核心通路。這一過程不僅能揭示代謝物擾動背后的系統性調控機制，更能為后續(xù)研究的方向聚焦、功能驗證及生物學意義闡釋提供精指導，在疾病診斷、植物生理調控、藥物研發(fā)等領域均具有不可替代的應用價值。

二、代謝通路分析的實施流程

以主流在線分析平臺 me[x]taboAnalyst（V5.0）為例，代謝通路分析的標準化流程如下：

（一）分析平臺選擇

采用基于 Web 的代謝組學綜合分析平臺（如 me[x]taboAnalyst），該平臺集成了數據預處理、統計分析、功能注釋及可視化等模塊，支持從原始數據到生物學結論的全流程分析。

（二）數據準備與上傳

• 數據文件規(guī)范需構建包含樣本信息、分組信息及代謝物定量數據的矩陣文件，格式為制表符分隔的 TXT 文件或逗號分隔的 CSV 文件。關鍵要求包括：

• 明確標注樣本名稱及對應的分組信息，確保數據的可追溯性；

• 代謝物名稱需規(guī)范化，避免使用希臘字母（如 α、β 需替換為 alpha、beta）等特殊字符，以保證與數據庫的匹配準確性。

• 數據格式校驗上傳數據后需進行格式檢查，主要包括：

• 剔除非數值型數據、異常符號及標點，確保數據矩陣的一致性；

• 對缺失值及零值進行標準化處理（默認替換為對應變量小正值的 1/5）；

• 針對數據庫匹配異常的代謝物（通常標黃顯示），通過 "View" 功能進行近似搜索，手動選擇佳匹配項，并關聯其在 KEGG 等數據庫中的注釋信息（如化合物 ID、代謝途徑歸屬）。

（三）參數設置與分析執(zhí)行

• 核心參數配置在數據分析模塊中，需根據研究目標設置關鍵參數：

• 可視化方法：選擇散點圖（適用于通路富集結果的直觀展示）；

• 富集分析方法：采用全局測試（Global Test），通過統計學模型評估代謝物在通路中的富集程度；

• 拓撲分析方法：選用中介中心性（Betweenness Centrality），量化代謝物在通路網絡中的拓撲重要性；

• 參考數據庫：選擇人類 KEGG 數據庫（或根據研究對象選擇對應物種數據庫），并設定參考代謝組為所選路徑庫中的全部化合物，以確保分析的全面性。

• 結果獲取分析完成后，可下載包含通路富集統計量、拓撲參數及可視化圖形（氣泡圖、通路圖）在內的結果文件，用于后續(xù)解讀。

（四）結果可視化與解讀

• 氣泡圖解讀氣泡圖是代謝通路分析的核心可視化結果，通過二維坐標整合通路的富集與拓撲重要性：

• 縱坐標為 -log (P) 值（P 值為富集分析的統計，-log (P) 越大，表明通路富集的統計學意義越，顏色越深，通常以紅色表示高）；

• 橫坐標為 Pathway Impact 值（由拓撲分析計算得出，反映代謝物在通路中的功能重要性，值越大，氣泡越大，表明該通路在代謝網絡中起關鍵作用）；

• 判定標準：位于氣泡圖右上角的通路（-log (P) 大且 Pathway Impact 值高）兼具高與重要功能，是后續(xù)研究的核心候選通路。

• 通路圖解讀通路圖直觀展示差異代謝物在具體通路中的位置及相互作用：

• 代謝物節(jié)點：鼠標懸?？娠@示通用名稱，點擊節(jié)點可查看該代謝物的箱型圖（展示各組含量差異）、重要性評分（Importance）及數據庫鏈接（DB li[x]nks）；

• 顏色編碼：節(jié)點顏色從黃色到紅色漸變，代表代謝物的水平（紅色表示高），淺藍色節(jié)點表示該代謝物未在當前數據中檢測到，作為通路背景參考。

三、總結與展望

代謝通路分析通過整合代謝組學數據與生物學通路知識，實現了從 "代謝物變化" 到 "功能機制" 的跨越?；?me[x]taboAnalyst 等平臺的標準化流程，研究者可高效篩選出具有生物學意義的核心通路，為解析生命活動的分子機制提供關鍵線索。未來，結合多組學數據（轉錄組、蛋白質組）的整合分析，代謝通路分析將在精醫(yī)學、農業(yè)育種及藥物研發(fā)等領域發(fā)揮更大作用，推動從現象觀察到機制闡釋的深入研究。