Средишната догма на биологијата која го покажува протокот на информации од ДНК до фенотипот. Со секоја фаза е поврзана соодветната системска биолошка алатка, од геномика до метаболомика.
**Метаболомика** ― научна студија за хемиски постапки кои вклучуваат метаболити, супстрати на мали молекули, посредници и производи на клеточниот метаболизам. Поточно, метаболомика е „систематско проучување на уникатните хемиски траги што специфичните клеточни постапки ги оставаат зад себе", проучување на нивните профили на метаболити со мали молекули. Метаболомот го претставува целосниот сет на метаболити во клетката, ткивото, органот или организмот, кои се крајни производи на клеточните постапки. Информациската РНК, податоците за генското изразување и протеомските анализи го откриваат збирот на генски производи што се произведуваат во клетката, податоци што претставуваат едно гледиште од клеточната функција. Спротивно на тоа, метаболичкото профилирање може да даде моментална слика на физиологијата на таа клетка, и на тој начин, метаболомика обезбедува директно „функционално читање на физиолошката состојба" на организмот. Навистина постојат квантитативни корелации помеѓу метаболомот и другите клеточни ансамбли (геном, транскриптом, протеом и липидом), кои може да бидат користени за предвидување на изобилството на метаболити во биолошките примероци од, на пример, изобилство на информациска РНК. Еден од врвните предизвици на системската биологија е да се интегрира метаболомика со сите други информации за -омика за да биде обезбедено подобро разбирање на клеточната биологија.

Историја
--------

Концептот дека поединците може да имаат „метаболички профил" што може да се одрази во составот на нивните биолошки течности бил воведен од Роџер Вилијамс во доцните 1940-ти, кој користел хартиена хроматографија за да предложи карактеристични метаболички обрасци во урината и плунката биле поврзани со болести како шизофренија. Сепак, само преку технолошкиот напредок во 1960-тите и 1970-тите стана изводливо квантитативно (наспроти квалитативно) мерење на метаболичките профили. Поимот „метаболички профил" бил воведен од Хорнинг и колегите во 1971 година, откако тие покажале дека гасната хроматографија-масена спектрометрија може да биде користена за мерење на соединенијата присутни во човечка урина и екстракти од ткиво. Групата Хорнинг, заедно со онаа на Лајнус Полинг и Артур Б. Робинсон го воделе развојот на методи со гасна хроматографија-масена спектрометрија за следење на метаболитите присутни во урината во текот на 1970-тите.

Истовремено, спектроскопијата со јадрено магнетската резонанца, која била откриена во 1940-тите, исто така била подложена на брз напредок. Во 1974 година, Сили и колегите ја покажале корисноста од користењето на јадрено магнетската резонанца за откривање на метаболити во немодифицирани биолошки примероци. Оваа прва студија за мускулите ја истакнала вредноста на јадрено магнетската резонанца со тоа што било утврдено дека 90% од клеточниот аденози трифосфат е комплексен со магнезиум. Како што чувствителноста била подобрена со еволуцијата на повисоките сили на магнетното поле и вртењето со магичен агол, јадрено магнетската резонанца продолжува да биде водечка аналитичка алатка за истражување на метаболизмот. Неодамнешните напори за искористување на јадрено магнетската резонанца за метаболомика во голема мера биле поттикнати од лабораторијата на Џереми К. Николсон на Колеџот „Биркбек", Универзитетот во Лондон, а подоцна и на Императорскиот колеџ Лондон. Во 1984 година, Николсон покажал дека спектроскопијата со јадрено магнетската резонанца 1H потенцијално може да биде користена за дијагностицирање на дијабетес мелитус, а подоцна бил пионер во примената на методите за препознавање на шаблони на податоците од спектроскопската јадрено магнетската резонанца.

Во 1994 и 1996 година, течна хроматографија со масена спектрометрија на метаболомски опити ги извршил Гери Сиуздак додека работел со Ричард Лернер (тогаш претседател на Истражувачкиот институт „Скрипс") и Бенџамин Крават, за да ја анализираат церебралната спинална течност од животни лишени од сон. Една молекула од особен интерес, олеамид, била забележана и подоцна се покажало дека има својства што предизвикува спиење. Ова дело е еден од најраните такви опити кои комбинираат течна хроматографија и масена спектрометрија во метаболомиката.

Во 2005 година, првата база на податоци за метаболомика со тандемска масена спектрометрија, METLIN, за карактеризирање на човечките метаболити била развиена во лабораторијата Сиуздак во Истражувачкиот институт „Скрипс". METLIN оттогаш пораснала и од декември 2023 година, METLIN содржи опитни податоци со тандемска масена спектрометрија за над 930.000 молекуларни стандарди и други хемиски ентитети, секое соединение има опитни податоци за тандемска масена спектрометрија создадени од молекуларни стандарди при повеќе енергии на судир и во позитивни и негативни режими на јонизација. METLIN е најголемото складиште на податоци за тандемска масена спектрометрија од ваков вид. Наменското академско списание „*Metabolomics*" првпат се појавило во 2005 година, основано од неговиот сегашен главен уредник Рој Гудакре.

Во 2005 година, лабораторијата Сиуздак била ангажирана во идентификација на метаболити поврзани со сепса и во обид да биде решено прашањето за статистичко идентификување на најрелевантните нерегулирани метаболити низ стотици сетови на податоци со течна хроматографија-масена спектрометрија, бил развиен првиот алгоритам за да биде овозможено нелинеарно усогласување на податоци за метаболомика на масената спектрометрија. Наречен XCMS, од (2012) е развиен како семрежна алатка и од 2019 година (со METLIN) има над 30.000 регистрирани корисници.

На 23 јануари 2007 година, Проектот за човечки метаболом, предводен од Дејвид С. Вишарт, го завршил првиот нацрт на човечкиот метаболом, кој се состои од база на податоци од приближно 2.500 метаболити, 1.200 лекови и 3.500 хранливи компоненти. Слични проекти се во тек во неколку растителни видови, особено *Medicago truncatula* и *Arabidopsis thaliana* веќе неколку години.

До средината на 2010 година, метаболомиката сè уште била сметана за „поле што се развива". Понатаму, било забележано дека понатамошниот напредок на теренот во голем дел зависел, преку решавање на инаку „нерешливите технички предизвици", со техничка еволуција на инструментите за масена спектрометрија.

Во 2015 година, за прв пат било демонстрирано профилирање на метаболом во вистинито време.

Метаболом
---------

Метаболомот се однесува на целосниот сет на мали молекулни (<1,5 kDa) метаболити (како што се метаболички посредници, хормони и други сигнални молекули и секундарни метаболити) кои се наоѓаат во биолошки примерок, како што е еден организам. Зборот е измислен во аналогија со транскриптомиката и протеомиката; како транскриптомот и протеомот, метаболомот е динамичен, менувајќи се од секунда во секунда. Иако метаболомот може да биде дефиниран доволно лесно, во моментов не е можно да биде анализиран целиот опсег на метаболити со еден аналитички метод.

Првата база на податоци за метаболити (наречена METLIN) за пребарување на податоци за фрагментација од опити со тандемска масена спектрометрија, била развиена од лабораторијата Сиуздак во Истражувачкиот институт „Скрипс" во 2005 година. METLIN содржи над 450.000 метаболити и други хемиски ентитети, при што секое соединение има опитни податоци за тандемска масена спектрометрија. Во 2006 година, лабораторијата Сиуздак, исто така, го развила првиот алгоритам за да овозможи нелинеарно порамнување на податоците за метаболомика на масената спектрометрија. Наречен XCMS, каде што „X" ја сочинува секоја хроматографска технологија, тоа е развиено како семрежна алатка.

Во јануари 2007 година, научниците од Универзитетот во Алберта и Универзитетот во Калгари го завршиле првиот нацрт на човечкиот метаболом. Базата на податоци за човечки метаболом е можеби најобемната јавна метаболомска спектрална база на податоци досега и е слободно достапна електронска база на податоци (www.hmdb.ca) која содржи детални информации за малите молекули метаболити пронајдени во човечкото тело. Наменет е да биде користено за примени во метаболомиката, клиничката хемија, откривање биомаркери и општото образование. Базата на податоци е дизајнирана да содржи или поврзува три вида податоци:

1. Хемиски податоци,
2. Клинички податоци и
3. Податоци од молекуларна биологија/биохемија.

Базата на податоци содржи 220.945 записи на метаболити, вклучувајќи метаболити растворливи во вода и растворливи во липиди. Дополнително, 8.610 белковински секвенци (ензими и транспортери) се поврзани со овие записи на метаболити. Секој запис во MetaboCard содржи 130 полиња со податоци, при што 2/3 од информациите се посветени на хемиски/клинички податоци, а другата 1/3 се посветени на ензимски или биохемиски податоци. Верзијата 3.5 на Базата на податоци за човечкиот метаболом содржи >16.000 ендогени метаболити, >1.500 лекови и >22.000 хранливи состојки или хранливи метаболити. Оваа информација, достапна во базата на податоци за човечки метаболом и базирана на анализа на информации достапни во тековната научна книжевност, е далеку од целосна. Спротивно на тоа, многу повеќе се знае за метаболомите на другите организми. На пример, повеќе од 50.000 метаболити се одликуваат од растителното царство, а многу илјади метаболити се идентификувани и/или се одликуваат од поединечни растенија.

Секоја врста клетка и ткиво има уникатен метаболички „отпечаток" што може да ги разјасни информациите специфични за органите или ткивата. Биопримероците што се користени за метаболомична анализа вклучуваат, но не ограничувајќи се на плазма, серум, урина, плунка, измет, мускули, пот, издишен здив и гастроинтестинална течност. Леснотијата на собирање ја олеснува високата временска резолуција и бидејќи тие секогаш се во динамична рамнотежа со телото, тие можат да го опишат домаќинот како целина. Геномот може да каже што може да се случи, транскриптомот може да каже што изгледа дека се случува, протеомот може да каже што го прави тоа да се случи и метаболомот може да каже што се случило и што се случува.

Метаболити
----------

Метаболитите се супстрати, посредници и продукти на метаболизмот. Во контекст на метаболомиката, метаболит обично е дефиниран како која било молекула со големина помала од 1,5 kDa. Сепак, постојат исклучоци од ова во зависност од примерокот и методот на откривање. На пример, макромолекулите како што се липобелковините и албуминот се со сигурност откриени во метаболичките студии за крвната плазма засновани на јадрената магнетна резонанција. Во метаболомиката заснована на растенија, вообичаено е да се однесуваат на „примарни" и „секундарни" метаболити. Примарниот метаболит е директно вклучен во нормалниот раст, развој и размножување. Секундарниот метаболит не е директно вклучен во тие постапки, но обично има важна еколошка функција. Примерите вклучуваат антибиотици и пигменти. Спротивно на тоа, во метаболомиката заснована на човекот, повообичаено е да бидат опишани метаболитите како ендогени (произведени од организмот домаќин) или егзогени. Метаболитите на туѓите супстанции како што се лековите се нарекуваат ксенометаболити.

Метаболомот образува голема мрежа на метаболички реакции, каде што излезите од една ензимска хемиска реакција се влезни во други хемиски реакции. Таквите системи се опишани како хиперцикли.

Метабономика
------------

Метабономиката е дефинирана како „квантитативно мерење на динамичниот повеќепараметриски метаболички одговор на живите системи на патофизиолошки стимули или генетска модификација". Зборот потекло е од грчкиот збор *μεταβολή* што значи промена и *nomos* што значи збир на правила или збир на закони. Овој пристап бил пионер на Џереми Николсон на Мурдоковиот универзитет и е користен во токсикологијата, дијагнозата на болести и голем број други области. Историски гледано, пристапот на метабономиката бил еден од првите методи за примена на опсегот на системската биологија на студиите за метаболизмот.

Имало некои несогласувања околу точните разлики помеѓу „метаболомика" и „метабономика". Разликата помеѓу двата поима не е поврзана со изборот на аналитичка платформа: иако метабономиката е повеќе поврзана со спектроскопијата со јадрена магнетна резонанција и метаболомика со техники засновани на масена спектрометрија, ова е едноставно поради употребата меѓу различни групи кои ги популаризирале различните поими. Иако сè уште не постои апсолутен договор, постои сè поголем консензус дека „метаболомијата" става поголем нагласок на метаболичкото профилирање на клеточно или органско ниво и првенствено се занимава со нормален ендогенски метаболизам. „Метабономика" го проширува метаболичкото профилирање за да вклучи информации за пертурбациите на метаболизмот предизвикани од фактори на животната средина (вклучувајќи исхрана и токсини), постапките на болестите и вклучување на екстрагеномски влијанија, како што е цревната микрофлора. Ова не е тривијална разлика; метаболичките студии треба, по дефиниција, да ги исклучат метаболичките придонеси од екстрагеномските извори, бидејќи тие се надворешни за системот што се проучува. Меѓутоа, во пракса, во полето на истражување на болести кај луѓето сè уште постои голем степен на преклопување во начинот на кој се користени двата поими, и тие често се всушност синоними.

Егзометаболомика
----------------

Егзометаболомика, или „метаболички отпечаток", е проучување на екстрацелуларните метаболити. Користи многу техники од други подобласти на метаболомика и има примена во развојот на биогориво, биообработка, одредување на механизмот на дејство на лековите и проучување на меѓуклеточните меѓудејствија.

Аналитички технологии
---------------------

Вообичаениот работен тек на метаболичките студии е прикажан на сликата. Прво, примероците се собирани од ткиво, плазма, урина, плунка, клетки итн. Следно, метаболитите се екстрахирани често со додавање на внатрешни стандарди и дериватизација. За време на анализата на примерокот, метаболитите се квантифицираат (течна хроматографија или гасна хроматографија споена со масена спектрометрија и/или спектроскопија со јадрена магнетна резонанција). Необработените излезни податоци може да бидат користени за екстракција на метаболитската одлика и дополнително да бидат обработени пред статистичка анализа (како што е начелната составна анализа). Достапни се многу биоинформатички алатки и софтвер за да бидат идентификувани поврзаностите со состојбите и исходите на болеста, да бидат утврдени значајните корелации и да бидат карактеризирани метаболичките потписи со постојното биолошко знаење.

### Методи на раздвојување

Првично, аналитите во метаболомски примерок сочинуваат високо сложена смеса. Оваа сложена смеса може да биде поедноставена пред да биде откриено со одвојување на некои аналити од други. Раздвојувањето постигнува различни цели: аналитите кои не можат да се разрешат од детекторот може да се одвојат во овој чекор; при анализа со масена спектрометрија, јонската супресија е намалена; времето на задржување на аналитот служи како информација во врска со неговиот идентитет. Овој чекор на раздвојување не е задолжителен и често се испушта во пристапите засновани на јадрената магнетна резонанција и техниката „сачмарка", како што е сачмарската липидомика.

Гасната хроматографија, особено кога е поврзана со масена спектрометрија, е широко користена техника на одвојување за метаболичка анализа. Гасната хроматографија нуди многу висока хроматографска резолуција и може да биде користена заедно со детектор за јонизација на пламен или масен спектрометар. Методот е особено корисен за идентификација и квантификација на мали и испарливи молекули. Сепак, практично ограничување на гасната хроматографија е барањето за хемиска дериватизација за многу биомолекули бидејќи само испарливите хемикалии можат да бидат анализирани без дериватизација. Во случаи кога е потребна поголема моќ на разрешување, може да се примени дводимензионална хроматографија.

Течна хроматографија со високи перформанси се појавија како најчеста техника на одвојување за метаболичката анализа. Со доаѓањето на јонизацијата со електроспреј, течната хроматографија била споена со масената спектрометрија. За разлика од гасната хроматографија, течната хроматографија има помала хроматографска резолуција, но не бара дериватизација за поларните молекули и ги одвојува молекулите во течната фаза. Дополнително, течната хроматографија ја има предноста што може да биде измерена многу поширок опсег на аналити со поголема чувствителност од методите на гасната хроматографија.

Капиларната електрофореза има повисока теоретска ефикасност на сепарација од течната хроматографија (иако бара многу повеќе време по одвојување) и е погодна за употреба со поширок опсег на класи на метаболити отколку гасната хроматографија. Како и за сите електрофоретски техники, таа е најсоодветна за наелектризирани аналити.

### Методи за откривање

Масената спектрометрија е користена за да бидат идентификувани и квантифицирани метаболитите по опционално раздвојување со гасната хроматографија, течната хроматографија или капиларната електрофореза. Гасната хроматографија-масена спектрометрија била првата нацрт техника што била развиена. Идентификацијата ги користи различните обрасци во кои аналитите се фрагментирани. Овие обрасци може да бидат сметани како масовен спектрален отпечаток. Постојат библиотеки кои овозможуваат идентификација на метаболит според оваа шема на фрагментација. Масената спектрометрија е и чувствителна и може да биде многу специфична. Исто така, постојат голем број техники кои користат масена спектрометрија како самостојна технологија: примерокот се внесува директно во масениот спектрометар без претходно одвојување, а масената спектрометрија обезбедува доволна селективност и за одвојување и за откривање на метаболити.

За анализа со масена спектрометрија, аналитите мора да бидат пренесени со полнење и да бидат пренесени во гасната фаза. Електронската јонизација е најчестата техника на јонизација применета на одвојување со гасна хроматографија бидејќи е подложна на ниски притисоци. Електронската јонизација, исто така, произведува фрагментација на аналитот, обезбедувајќи структурни информации додека ја зголемува сложеноста на податоците и евентуално прикривајќи го молекуларниот јон. Хемиска јонизација со атмосферски притисок е техника на атмосферски притисок што може да биде применета на сите горенаведени техники на одвојување. Хемиската јонизација со атмосферски притисок е метод на јонизација во гасна фаза, кој обезбедува малку поагресивна јонизација од електроспрснувачката јонизација кој е погоден за помалку поларни соединенија. Електроспрснувачката јонизација е најчестата техника на јонизација применета во течната хроматографија/масена спектрометрија. Оваа мека јонизација е најуспешна за поларните молекули со јонизирани функционални групи. Друга најчесто користена техника на мека јонизација е секундарна јонизација со електропрскање.

Во 2000-тите, анализата на масата заснована на површината повторно бележела оживување, со новите MS технологии насочени на зголемување на чувствителноста, минимизирање на позадината и намалување на подготовката на примерокот. Способноста да бидат анализирани метаболитите директно од биофлуидите и ткивата продолжува да ја предизвикува сегашната технологија за масена спектрометрија, најмногу поради ограничувањата наметнати од сложеноста на овие примероци, кои содржат илјадници до десетици илјади метаболити. Меѓу технологиите што се развивани за да се одговори на овој предизвик е масената спектрометрија со наноструктурен показател, пристап на десорпција/јонизација кој не бара примена на матрица и со тоа ја олеснува идентификацијата на мали молекули (т.е. метаболит). Ласерската десорпција/јонизација со помош на матрица исто така е користена; сепак, примената на оваа техника може да додаде значителна позадина на <1000 Da што ја усложува анализата на опсегот со мала маса (т.е. метаболити). Дополнително, големината на добиените матрични кристали ја ограничува просторната резолуција што може да се постигне при снимањето на ткивото. Поради овие ограничувања, при анализата на биофлуидите и ткивата се применети неколку други пристапи за десорпција/јонизација без матрица.

Секундарната јонска масена спектрометрија била еден од првите пристапи за десорпција/јонизација без матрица што била користена за анализа на метаболити од биолошки примероци. Секундарната јонска масена спектрометрија користи примарен јонски зрак со висока енергија за десорбирање и создавање секундарни јони од површината. Примарната предност на оваа спектрометрија е неговата висока просторна резолуција (малку од 50 nm), моќна одлика за снимање на ткиво со масена спектрометрија. Сепак, секундарната јонска масена спектрометрија допрва треба лесно да биде применувана за анализа на биофлуиди и ткива поради неговата ограничена чувствителност на >500 Da и фрагментација на аналитот создаден од примарен јонски зрак со висока енергија. Десорпционата јонизација со електропрскање е техника без матрица за анализа на биолошки примероци која користи спреј со наполнет растворувач за десорбирање на јони од површината. Предностите на десорпционата јонизација со електропрскање се тоа што не е потребна посебна површина и анализата се изведува на амбиентален притисок со целосен пристап до примерокот за време на аквизицијата. Ограничувањето на десорпционата јонизација со електропрскање е просторната резолуција бидејќи „насочувањето" на наполнетиот спреј со растворувач е тешко. Сепак, неодамнешниот развој наречен електроспрснувачка јонизација со ласерска аблација е ветувачки пристап за заобиколување на ова ограничување. Неодамна, техниките на јонска замка, како што е масената спектрометрија на орбитап, исто така се применувани за метаболичко истражување.

Спектроскопијата со јадрена магнетна резонанција е единствената техника за откривање која не се потпира на одвојување на аналитите, па примерокот може да биде вратен за понатамошни анализи. Сите видови на мали молекулни метаболити може да бидат мерени истовремено - во оваа смисла, јадрената магнетна разонанција е блиску до тоа да биде универзален детектор. Главните предности на јадрената магнетна резонанција се високата аналитичка репродуктивност и едноставноста на подготовката на примерокот. Практично, сепак, тој е релативно нечувствителен во споредба со техниките засновани на масена спектрометрија.

Иако јадрената магнетна резонанција и масената спектрометрија се најшироко користени, современите техники се користени и други методи на откривање. Тие се јонска циклотронска резонанција со Фуриева преобразба, спектрометрија на јонска подвижност, електрохемиска детекција (споена со течна хроматографија со високи перформанси), Раманова спектроскопија и радиоознака (кога се комбинираат со тенкослојна хроматографија).[]

Табела 1. Споредба на најчесто користените методи на метаболомика| Технологија | Чувствителност (Граница на забележување) | Волумен на примерок | Компатибилност со гасови | Компатибилен со течности | Компатибилен со цврсти материи | Почетна цена | Може да биде користена за снимање на метаболити (Ласерска десорпција/јонизација со помош на матрица или десорпциона електроспрскувачка јонизација) | Предности | Недостатоци |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Гасна хроматографија-масена спектрометрија | 0,5 µM | 0,1-0,2 mL | да | да | не | <300.000 долари | не | * Квантитативни (со калибрација)
* Голем број на софтвер и бази на податоци за идентификација на метаболити
* Ги забележува повеќето органски и некои неоргански молекули
* Одлична репродуктивност на одвојување
 | * Деструктивно (не може да се врати)
* Потребно е одвојување на примерокот
* Бавно ( — мин по примерок)
 |
| Течна хроматографија-масена спектрометрија | 0,5 nM | 10-100 µL | не | да | да | > 300.000 долари | да | * Многу флексибилна технологија
* Ги забележува повеќето органски и некои неоргански молекули
 | * Деструктивно (не може да се врати)
* Не многу квантитативно
* Бавно ( — мин по примерок)
* Обично бара одвојување
 |
| Спектроскопија со јадрена магнетска резонанција | 5 µM | 10-100 µL | не | да | да | >1 милион долари | да | * Многу флексибилна технологија
* Ги забелжува повеќето органски и некои неоргански молекули
 | * Голем отпечаток од инструменти
* Не може да открие или идентификува соли и неоргански јони
* Не може да открие непротонирани соединенија
* Потребни се големи количини на примероци (0,1 - 0,5 mL)
 |

Статистички методи
------------------

Податоците создадени во метаболомиката обично се состојат од мерења извршени на субјекти под различни услови. Овие мерења може да бидат дигитализирани спектри или список на одлики на метаболити. Во својата наједноставен облик, ова создава матрица со редови што одговараат на предмети и редови што одговараат на одликите на метаболитите (или обратно). Во моментов се достапни неколку статистички програми за анализа на податоците од јадрената магнетна резонанција и од масената спектрометрија. Веќе се достапни голем број бесплатни софтвери за анализа на метаболичките податоци прикажани во табелата. Некои статистички алатки наведени во табелата биле дизајнирани за анализи на податоци со јадрена магнетна резонанција биле исто така корисни за податоците од масената спектрометрија. За податоците од масената спектрометрија, достапен е софтвер кој ги идентификува молекулите кои се разликуваат во предметните групи врз основа на вредноста на масовното полнење, а понекогаш и времето на задржување во зависност од опитниот дизајн.

Откако ќе се одреди матрицата на податоци за метаболити, може да бидат користени техники за намалување на податоци без надзор (на пр. анализа на главна компонента) за да бидат разјаснети шемите и врските. Во многу студии, вклучително и оние кои ја проценуваат токсичноста на лекот и некои модели на болеста, метаболитите од интерес не се познати од претходно. Ова ги прави методите без надзор, оние без претходни претпоставки за членство во класата, популарен прв избор. Најчестиот од овие методи вклучува анализа на главна компонента која може ефикасно да ги намали димензиите на базата на податоци на неколку кои ја објаснуваат најголемата варијација. Кога е анализирано во просторот на анализата на главната компонента со помали димензии, може да биде откриено групирање на примероци со слични метаболички отпечатоци од прсти. Алгоритмите на анализите на главна компонента имаат за цел да ги заменат сите корелирани променливи со многу помал број неповрзани променливи (наведени како главни компоненти) и да ги задржат повеќето информации во првичната база на податоци. Ова збивање може да ги разјасни моделите и да помогне во одредувањето на биомаркерите на болеста - метаболити кои најмногу корелираат со членството во класата.

Линеарните модели најчесто се користени за метаболомични податоци, но се под влијание на повеќеколинеарноста Од друга страна, повеќеваријантните статистики се просперитетни методи за високодимензионални корелирани метаболомични податоци, од кои најпопуларна е регресијата на проекција на латентни структури и нејзината класификација верзија PLS-DA. Други методи за ископување податоци, како што се случајни шуми, машини за поддувачки вектори итн. добиваат се поголемо внимание за нецелна метаболичка анализа на податоци. Во случај на униваријантни методи, променливите се анализирани една по една со помош на класични статистички алатки (како што се Студентова t-проверка, анализа на варијанса или мешани модели) и само оние со доволно мали p-вредности се сметани за релевантни. Сепак, стратегиите за поправка треба да бидат користени за да бидат намалени лажните откритија кога се спроведуваат повеќекратни споредби бидејќи не постои стандарден метод за мерење на вкупната количина на метаболити директно во нецелна метаболомика. За повеќеваријантна анализа, моделите секогаш треба да бидат валидирани за да биде осигурано дека резултатите може да бидат општи.

Машинско учење и ископување податоци
------------------------------------

Машинското учење е моќна алатка која може да биде користена во анализата на метаболизмот. Неодамна, научниците развиле софтвер за предвидување на времето на задржување. Овие алатки им овозможуваат на истражувачите да применат вештачка интелигенција за предвидување на времето на задржување на малите молекули во сложена мешавина, како што се човечка плазма, растителни екстракти, храна или микробиолошки култури. Предвидувањето на времето на задржување ја зголемува стапката на идентификација во течната хроматографија и може да доведе до подобрена биолошко толкување на метаболичките податоци.

Клучни примени
--------------

Проценка на токсичност/токсикологија со метаболичко профилирање (особено на примероци од урина или крвна плазма) ги забележува физиолошките промени предизвикани од токсичното нанесување во една хемикалија (или мешавина од хемикалии). Во многу случаи, забележаните промени може да бидат поврзани со специфични синдроми, на пр. специфична лезија во црниот дроб или бубрезите. Ова е особено важно за фармацевтските претпријатија кои сакаат да ја испитаат токсичноста на потенцијалните кандидати за лекови: ако соединението може да биде елиминирано пред да стигне до клиничките испитувања врз основа на негативна токсичност, тоа заштедува огромни трошоци за испитувањата.

Во функционалната геномика, метаболомиката може да биде одлична алатка за одредување на фенотипот предизвикан од генетска манипулација, како што е бришење или вметнување ген. Понекогаш тоа може да биде доволна цел само по себе - на пример, да се откријат какви било фенотипски промени во генетски модифицирано растение наменето за исхрана на луѓе или животни. Повозбудливо е гледиштето за предвидување на функцијата на непознатите гени во споредба со метаболичките нарушувања предизвикани од бришење/вметнување на познати гени. Ваквиот напредок најверојатно доаѓа од моделни организми како што се *Saccharomyces cerevisiae* и *Arabidopsis thaliana*. Лабораторијата Крават во Истражувачкиот институт „Скрипс" неодамна ја применила оваа технологија на системи на цицачи, идентификувајќи ги *N*-ацилтаурините како претходно некарактеризирани ендогени супстрати за ензимот амид хидролаза на масни киселини и моноалкилглицерол етери како ендогени супстрати за некарактеризирани хидролаза KIAA1363.

Метабологеномиката е нов пристап за интегрирање на податоците од метаболомиката и геномиката преку корелација на метаболитите извезени од микроби со предвидените биосинтетички гени. Овој метод на спарување заснован на биоинформатика, овозможува откривање на природен производ во поголем обем со рафинирање на нецелни метаболомски анализи за да бидат идентификувани малите молекули со поврзана биосинтеза и да бидат насочени на оние кои можеби немаат претходно добро познати структури.

Флуксомиката е понатамошен развој на метаболомиката. Недостаток на метаболомиката е тоа што на корисникот му обезбедува само изобилство или концентрации на метаболити, додека флуксомиката ги одредува стапките на реакција на метаболичките реакции и може да ги следи метаболитите во биолошкиот систем со текот на времето.

Нутригеномиката е општ поим кој ги поврзува геномиката, транскриптомиката, протеомиката и метаболомика со човечката исхрана. Општо земено, во дадена телесна течност, метаболомот е под влијание на ендогени фактори како што се возраста, полот, составот на телото и генетиката, како и основните патологии. Микрофлората на дебелото црево е исто така многу значаен потенцијален предизвикувач на метаболичките профили и може да биде класифицирана како ендоген или егзоген фактор. Главните егзогени фактори се исхраната и лековите. Исхраната потоа може да биде поделена на хранливи и нехранливи материи. Метаболомиката е едно средство за одредување на биолошката крајна точка, или метаболички отпечаток од прст, што ја одразува рамнотежата на сите овие сили на метаболизмот на поединецот. Благодарение на неодамнешните намалувања на трошоците, метаболомиката сега стана достапна за придружните животни, како што се бремените кучиња.

Растителната метаболомика е дизајнирана да ги проучува севкупните промени во метаболитите на растителните примероци и потоа да спроведе длабоко ископување податоци и хемометриска анализа. Специјализираните метаболити се сметаат за компоненти на одбранбените системи на растенијата биосинтетизирани како одговор на биотски и абиотски стресови. Пристапите на метаболомиката неодамна се користени за да биде проценета природната варијанса во содржината на метаболити помеѓу поединечни растенија, пристап со голем потенцијал за подобрување на композицискиот квалитет на културите.

Поврзано
--------

* Портал: Биологија
* Портал: Технологија
* Портал: Медицина

* Епигеномика
* Флуксомика
* Геномика
* Липидомика
* Молекуларна епидемиологија
* Молекуларна медицина
* Молекуларна патологија
* Прецизна медицина
* Протеомика
* Транскриптомика
* XCMS Online, софтвер за биоинформатика дизајниран за статистичка анализа на податоци од масена спектрометрија

Наводи
------

1. ↑  „Growing pains for metabolomics". *The Scientist*. **19** (8): 25–28. April 2005. Архивирано од изворникот на 13 October 2008.
2. ↑  „Metabolomic characterization of human rectal adenocarcinoma with intact tissue magnetic resonance spectroscopy". *Diseases of the Colon and Rectum*. **52** (3): 520–525. март 2009. doi:10.1007/DCR.0b013e31819c9a2c. PMC 2720561. PMID 19333056.
3. 1 2  „Review: Metabolomics as a prediction tool for plants performance under environmental stress". *Plant Science*. **303**: 110789. февруари 2021. doi:10.1016/j.plantsci.2020.110789. PMID 33487364 Проверете ја вредноста `|pmid=` (help).CS1-одржување: display-автори (link)
4. ↑  „Metabolomics: current technologies and future trends". *Proteomics*. **6** (17): 4716–4723. септември 2006. doi:10.1002/pmic.200600106. PMID 16888765.
5. ↑  „Prediction of Metabolic Profiles from Transcriptomics Data in Human Cancer Cell Lines". *International Journal of Molecular Sciences*. **23** (7): 3867. март 2022. doi:10.3390/ijms23073867. PMC 8998886 Проверете ја вредноста `|pmc=` (help). PMID 35409231 Проверете ја вредноста `|pmid=` (help).
6. ↑  „Quantitative metabolic profiling based on gas chromatography". *Clinical Chemistry*. **24** (10): 1663–1673. октомври 1978. doi:10.1093/clinchem/24.10.1663. PMID 359193.
7. ↑  „Metabolomics comes of age?". *The Scientist*. **19** (11): 8. 6 јуни 2005.
8. 1 2 3  „Symbiosis of chemometrics and metabolomics: past, present, and future". *Journal of Chemometrics: A Journal of the Chemometrics Society*. **19** (5–7): 376–386. мај 2005. doi:10.1002/cem.941.
9. ↑  „[Angioleiomyoma of the large-intestinal mesentery complicated by diffuse peritonitis]". *Sovetskaia Meditsina* (руски) (9): 116. 1989. PMID 2603028.
10. ↑  „Mass spectrometry: from proteomics to metabolomics and lipidomics". *Chemical Society Reviews*. **38** (7): 1882–1896. јули 2009. doi:10.1039/b618553n. PMID 19551169.
11. ↑  „Observation of tissue metabolites using 31P nuclear magnetic resonance". *Nature*. **252** (5481): 285–287. ноември 1974. Bibcode:1974Natur.252..285H. doi:10.1038/252285a0. PMID 4431445.
12. ↑  „Systems biology: Metabonomics". *Nature*. **455** (7216): 1054–1056. октомври 2008. Bibcode:2008Natur.455.1054N. doi:10.1038/4551054a. PMID 18948945.
13. ↑  „Chemometric contributions to the evolution of metabonomics: mathematical solutions to characterising and interpreting complex biological NMR spectra". *The Analyst*. **127** (12): 1549–1557. декември 2002. Bibcode:2002Ana...127.1549H. doi:10.1039/b208254n. PMID 12537357.
14. ↑  „Analytical strategies in metabonomics". *Journal of Proteome Research*. **6** (2): 443–458. февруари 2007. doi:10.1021/pr0605217. PMID 17269702.
15. ↑  „Cerebrodiene: a brain lipid isolated from sleep-deprived cats". *Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America*. **91** (20): 9505–9508. September 1994. Bibcode:1994PNAS...91.9505L. doi:10.1073/pnas.91.20.9505. PMC 44841. PMID 7937797.
16. ↑  „Chemical characterization of a family of brain lipids that induce sleep". *Science*. **268** (5216): 1506–1509. јуни 1995. Bibcode:1995Sci...268.1506C. doi:10.1126/science.7770779. PMID 7770779.
17. 1 2  „METLIN: a metabolite mass spectral database". *Therapeutic Drug Monitoring*. **27** (6): 747–751. декември 2005. doi:10.1097/01.ftd.0000179845.53213.39. PMID 16404815.CS1-одржување: display-автори (link)
18. 1 2  „METLIN: A Technology Platform for Identifying Knowns and Unknowns". *Analytical Chemistry*. **90** (5): 3156–3164. март 2018. doi:10.1021/acs.analchem.7b04424. PMC 5933435. PMID 29381867.CS1-одржување: display-автори (link)
19. ↑  „The Analytical Scientist Innovation Awards 2023". *The Analytical Scientist* (англиски). 2023-12-12. Посетено на 4 февруари 2024.
20. 1 2  „XCMS: processing mass spectrometry data for metabolite profiling using nonlinear peak alignment, matching, and identification". *Analytical Chemistry*. **78** (3): 779–787. февруари 2006. doi:10.1021/ac051437y. PMID 16448051.
21. ↑  „XCMS Online: a web-based platform to process untargeted metabolomic data". *Analytical Chemistry*. **84** (11): 5035–5039. јуни 2012. doi:10.1021/ac300698c. PMC 3703953. PMID 22533540.
22. ↑  Wishart, David S.; Tzur, Dan; Knox, Craig; Eisner, Roman; Guo, An Chi; Young, Nelson; Cheng, Dean; Jewell, Kevin; Arndt, David; Sawhney, Summit; Fung, Chris; Nikolai, Lisa; Lewis, Mike; Coutouly, Marie-Aude; Forsythe, Ian J.; Tang, Peter; Shrivastava, Savita; Jeroncic, Kevin; Stothard, Paul; Amegbey, Godwin; Block, David; Hau, David D.; Wagner, James; Miniaci, Jessica; Clements, Melisa; Gebremedhin, Mulu; Guo, Natalie; Zhang, Ying; Duggan, Gavin E.; Macinnis, Glen D.; Weljie, Alim M.; Dowlatabadi, Reza; Bamforth, Fiona; Clive, Derrick; Greiner, Russ; Li, Liang; Marrie, Tom; Sykes, Brian D.; Vogel, Hans J.; Querengesser, Lori (1 јануари 2007). „HMDB: the Human Metabolobe Database". *Nucleic Acids Research*. **35** (D1): D521–D526. doi:10.1093/nar/gkl923. PMC 1899095. PMID 17202168.
23. ↑  Wishart, David S.; Knox, Craig; Guo, An Chi; Eisner, Roman; Young, Nelson; Gautam, Bijaya; Hau, David D.; Psychogios, Nick; Dong, Edison; Bouatra, Souhaila; Mandal, Rupasri; Sinelnikov, Igor; Xia, Jianguo; Jia, Leslie; Cruz, Joseph A.; Lim, Emilia; Sobsey, Constance A.; Shrivastava, Savita; Huang, Paul; Liu, Philip; Fang, Lydia; Peng, Jun; Fradette, Ryan; Cheng, Dean; Tzur, Dan; Clements, Melisa; Lewis, Avalyn; de Souza, Andrea; Zúñiga, Azaret; Dawe, Margot; Xiong, Yeping; Clive, Derrick; Greiner, Russ; Nazyrova, Alsu; Shaykhutdinov, Rustem; Li, Liang; Vogel, Hans J.; Forsythe, Ian J. (1 јануари 2009). „HMDB: a knowledgebase for the human metabolome". *Nucleic Acids Research*. **37** (D1): D603–D610. doi:10.1093/nar/gkn810. PMC 2686599. PMID 18953024.
24. ↑  „Metabolomics reveals novel pathways and differential mechanistic and elicitor-specific responses in phenylpropanoid and isoflavonoid biosynthesis in Medicago truncatula cell cultures". *Plant Physiology*. **146** (2): 387–402. февруари 2008. doi:10.1104/pp.107.108431. PMC 2245840. PMID 18055588.
25. ↑  „www.Plantmetabolomics.org". 7 ноември 2012. Архивирано од изворникот на 2012-11-07. Посетено на 4 февруари 2024.
26. 1 2  „Mass Spec Central to Metabolomics". *Genetic Engineering & Biotechnology News*. **30** (7). 1 април 2010. стр. 1. Архивирано од изворникот на 12 August 2011. Посетено на 4 февруари 2024.
27. ↑  „Real-time analysis of metabolic products". *phys.org*. Посетено на 4 февруари 2024.
28. ↑  „Systematic functional analysis of the yeast genome". *Trends in Biotechnology*. **16** (9): 373–378. септември 1998. doi:10.1016/S0167-7799(98)01214-1. PMID 9744112.
29. ↑  „Current challenges in metabolomics for diabetes research: a vital functional genomic tool or just a ploy for gaining funding?". *Physiological Genomics*. **34** (1): 1–5. јуни 2008. doi:10.1152/physiolgenomics.00009.2008. PMID 18413782.
30. ↑  HMDB 4.0 – the human metabolome database in 2018.
31. ↑  „HMDB 5.0: the Human Metabolome Database for 2022". *Nucleic Acids Research*. **50** (D1): D622–D631. јануари 2022. doi:10.1093/nar/gkab1062. PMC 8728138 Проверете ја вредноста `|pmc=` (help). PMID 34986597 Проверете ја вредноста `|pmid=` (help).CS1-одржување: display-автори (link)
32. ↑  „HMDB 3.0--The Human Metabolome Database in 2013". *Nucleic Acids Research*. **41** (Database issue): D801–D807. јануари 2013. doi:10.1093/nar/gks1065. PMC 3531200. PMID 23161693.CS1-одржување: display-автори (link)
33. ↑  „Meet the human metabolome". *Nature*. **446** (7131): 8. март 2007. Bibcode:2007Natur.446....8P. doi:10.1038/446008a. PMID 17330009.
34. ↑  „The cell and developmental biology of alkaloid biosynthesis". *Trends in Plant Science*. **5** (4): 168–173. април 2000. doi:10.1016/S1360-1385(00)01575-2. PMID 10740298.
35. ↑  „Metabolic profiles of cancer cells". *Nature Reviews. Cancer*. **4** (7): 551–561. јули 2004. doi:10.1038/nrc1390. PMID 15229480.
36. 1 2  „Nutrimetabolomics: An Integrative Action for Metabolomic Analyses in Human Nutritional Studies". *Molecular Nutrition & Food Research*. **63** (1): e1800384. јануари 2019. doi:10.1002/mnfr.201800384. PMID 30176196. `|hdl-access=` бара `|hdl=` (help)CS1-одржување: display-автори (link)
37. 1 2  „Opinion: understanding 'global' systems biology: metabonomics and the continuum of metabolism". *Nature Reviews. Drug Discovery*. **2** (8): 668–676. август 2003. doi:10.1038/nrd1157. PMID 12904817.
38. 1 2  „Mass spectrometry-based metabolomics". *Mass Spectrometry Reviews*. **26** (1): 51–78. 2007. Bibcode:2007MSRv...26...51D. doi:10.1002/mas.20108. PMC 1904337. PMID 16921475.
39. ↑  „750 MHz 1H and 1H-13C NMR spectroscopy of human blood plasma". *Analytical Chemistry*. **67** (5): 793–811. март 1995. doi:10.1021/ac00101a004. PMID 7762816.
40. ↑  „Secondary metabolite biosynthesis: the first century". *Critical Reviews in Biotechnology*. **19** (1): 1–40. 1999. doi:10.1080/0738-859991229189. PMID 10230052.
41. ↑  „Nonlinear data alignment for UPLC-MS and HPLC-MS based metabolomics: quantitative analysis of endogenous and exogenous metabolites in human serum". *Analytical Chemistry*. **78** (10): 3289–3295. мај 2006. doi:10.1021/ac060245f. PMC 3705959. PMID 16689529.
42. ↑  „Sensitive mass spectrometric analysis of carbonyl metabolites in human urine and fecal samples using chemoselective modification". *The Analyst*. **145** (11): 3822–3831. јуни 2020. Bibcode:2020Ana...145.3822L. doi:10.1039/D0AN00150C. PMID 32393929.
43. ↑  „1H NMR and UPLC-MS(E) statistical heterospectroscopy: characterization of drug metabolites (xenometabolome) in epidemiological studies". *Analytical Chemistry*. **80** (18): 6835–6844. септември 2008. doi:10.1021/ac801075m. PMID 18700783.
44. ↑  „Global systems biology, personalized medicine and molecular epidemiology". *Molecular Systems Biology*. **2** (1): 52. 2006. doi:10.1038/msb4100095. PMC 1682018. PMID 17016518.
45. ↑  „'Metabonomics': understanding the metabolic responses of living systems to pathophysiological stimuli via multivariate statistical analysis of biological NMR spectroscopic data". *Xenobiotica; the Fate of Foreign Compounds in Biological Systems*. **29** (11): 1181–1189. ноември 1999. doi:10.1080/004982599238047. PMID 10598751.
46. ↑  „Metabonomics: a platform for studying drug toxicity and gene function". *Nature Reviews. Drug Discovery*. **1** (2): 153–161. февруари 2002. doi:10.1038/nrd728. PMID 12120097.
47. ↑  „Metabolic phenotyping in health and disease". *Cell*. **134** (5): 714–717. септември 2008. doi:10.1016/j.cell.2008.08.026. PMID 18775301.
48. 1 2  „Metabonomics in toxicology: a review". *Toxicological Sciences*. **85** (2): 809–822. јуни 2005. doi:10.1093/toxsci/kfi102. PMID 15689416.
49. ↑  „Exometabolomics and MSI: deconstructing how cells interact to transform their small molecule environment". *Current Opinion in Biotechnology*. Elsevier BV. **34**: 209–216. август 2015. doi:10.1016/j.copbio.2015.03.015. PMID 25855407.
50. ↑  „Metabolomics and ischaemic heart disease". *Clinical Science*. **124** (5): 289–306. март 2013. doi:10.1042/CS20120268. PMID 23157406.
51. ↑  „Gas Chromatography Mass Spectrometry (GC-MS) Information". *Thermo Fisher Scientific - US*. Посетено на 4 февруари 2024.
52. ↑  „Within-day reproducibility of an HPLC-MS-based method for metabonomic analysis: application to human urine". *Journal of Proteome Research*. **6** (8): 3291–3303. август 2007. doi:10.1021/pr070183p. PMID 17625818.
53. ↑  „Quantitative metabolome analysis using capillary electrophoresis mass spectrometry". *Journal of Proteome Research*. **2** (5): 488–494. септември 2003. doi:10.1021/pr034020m. PMID 14582645.
54. ↑  Northen TR, Yanes O, Northen MT, Marrinucci D, Uritboonthai W, Apon J, и др. (октомври 2007). „Clathrate nanostructures for mass spectrometry". *Nature*. **449** (7165): 1033–1036. Bibcode:2007Natur.449.1033N. doi:10.1038/nature06195. PMID 17960240. S2CID 4404703.
55. ↑  Woo HK, Northen TR, Yanes O, Siuzdak G (јули 2008). „Nanostructure-initiator mass spectrometry: a protocol for preparing and applying NIMS surfaces for high-sensitivity mass analysis". *Nature Protocols*. **3** (8): 1341–1349. doi:10.1038/NPROT.2008.110. PMID 18714302. S2CID 20620548.
56. ↑  „Applications of Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance (FT-ICR) and Orbitrap Based High Resolution Mass Spectrometry in Metabolomics and Lipidomics". *International Journal of Molecular Sciences*. **17** (6): 816. мај 2016. doi:10.3390/ijms17060816. PMC 4926350. PMID 27231903.
57. ↑  „Metabonomics: NMR spectroscopy and pattern recognition analysis of body fluids and tissues for characterisation of xenobiotic toxicity and disease diagnosis". *Current Opinion in Chemical Biology*. **7** (5): 648–654. октомври 2003. doi:10.1016/j.cbpa.2003.08.008. PMID 14580571.
58. ↑  „Metabolic profiling, metabolomic and metabonomic procedures for NMR spectroscopy of urine, plasma, serum and tissue extracts". *Nature Protocols*. **2** (11): 2692–2703. 2007. doi:10.1038/nprot.2007.376. PMID 18007604.
59. ↑  „Potential of dynamically harmonized Fourier transform ion cyclotron resonance cell for high-throughput metabolomics fingerprinting: control of data quality". *Analytical and Bioanalytical Chemistry*. **410** (2): 483–490. јануари 2018. doi:10.1007/s00216-017-0738-3. PMID 29167936.
60. ↑  „Development of a rapid profiling method for the analysis of polar analytes in urine using HILIC-MS and ion mobility enabled HILIC-MS". *Metabolomics*. **15** (2): 17. јануари 2019. doi:10.1007/s11306-019-1474-9. PMC 6342856. PMID 30830424.CS1-одржување: display-автори (link)
61. ↑  „Bioinformatics Tools for Mass Spectroscopy-Based Metabolomic Data Processing and Analysis". *Current Bioinformatics*. **7** (1): 96–108. март 2012. doi:10.2174/157489312799304431. PMC 3299976. PMID 22438836.
62. ↑  „Navigating freely-available software tools for metabolomics analysis". *Metabolomics*. **13** (9): 106. 2017. doi:10.1007/s11306-017-1242-7. PMC 5550549. PMID 28890673.
63. ↑  „Computational and statistical analysis of metabolomics data". *Metabolomics*. **11** (6): 1492–513. декември 2015. doi:10.1007/s11306-015-0823-6.
64. ↑  „A tutorial review: Metabolomics and partial least squares-discriminant analysis--a marriage of convenience or a shotgun wedding". *Analytica Chimica Acta*. **879**: 10–23. јуни 2015. doi:10.1016/j.aca.2015.02.012. PMID 26002472.
65. ↑  „Metabolomics in the clinic: A review of the shared and unique features of untargeted metabolomics for clinical research and clinical testing". *Metabolon* (англиски). Посетено на 6 февруари 2024.
66. ↑  „Retip: Retention Time Prediction for Compound Annotation in Untargeted Metabolomics". *Analytical Chemistry*. **92** (11): 7515–7522. јуни 2020. doi:10.1021/acs.analchem.9b05765. PMC 8715951 Проверете ја вредноста `|pmc=` (help). PMID 32390414.
67. ↑  „Assignment of endogenous substrates to enzymes by global metabolite profiling". *Biochemistry*. **43** (45): 14332–14339. ноември 2004. doi:10.1021/bi0480335. PMID 15533037.
68. ↑  „An enzyme that regulates ether lipid signaling pathways in cancer annotated by multidimensional profiling". *Chemistry & Biology*. **13** (10): 1041–1050. октомври 2006. doi:10.1016/j.chembiol.2006.08.008. PMID 17052608.
69. ↑  „Metabologenomics: Correlation of Microbial Gene Clusters with Metabolites Drives Discovery of a Nonribosomal Peptide with an Unusual Amino Acid Monomer". *ACS Central Science*. **2** (2): 99–108. февруари 2016. doi:10.1021/acscentsci.5b00331. PMC 4827660. PMID 27163034.CS1-одржување: display-автори (link)
70. ↑  „Metabolomics in human nutrition: opportunities and challenges". *The American Journal of Clinical Nutrition*. **82** (3): 497–503. септември 2005. doi:10.1093/ajcn/82.3.497. PMID 16155259.
71. ↑  „Nutritional metabolomics in critical illness". *Current Opinion in Clinical Nutrition and Metabolic Care*. **21** (2): 121–125. март 2018. doi:10.1097/MCO.0000000000000451. PMC 5826639. PMID 29251691.
72. ↑  „Metabolomics during canine pregnancy and lactation". *PLOS ONE*. **18** (5): e0284570. 2023-05-10. doi:10.1371/journal.pone.0284570. PMC 10171673 Проверете ја вредноста `|pmc=` (help). PMID 37163464 Проверете ја вредноста `|pmid=` (help).CS1-одржување: display-автори (link)
73. ↑  „The metabolic differences of anestrus, heat, pregnancy, pseudopregnancy, and lactation in 800 female dogs". *Frontiers in Veterinary Science*. **10**: 1105113. 2023-02-02. doi:10.3389/fvets.2023.1105113. PMC 9932911 Проверете ја вредноста `|pmc=` (help). PMID 36816179 Проверете ја вредноста `|pmid=` (help).
74. ↑  „Glycine max (L.) Merr. (Soybean) metabolome responses to potassium availability". *Phytochemistry*. **205**: 113472. јануари 2023. Bibcode:2023PChem.205k3472C. doi:10.1016/j.phytochem.2022.113472. PMID 36270412 Проверете ја вредноста `|pmid=` (help).CS1-одржување: display-автори (link)
75. ↑  „Plant metabolomics: towards biological function and mechanism". *Trends in Plant Science*. **11** (10): 508–516. октомври 2006. doi:10.1016/j.tplants.2006.08.007. PMID 16949327.

Дополнителна книжевност
-----------------------

 

* Bundy JG, Davey MP, Viant MR (2009). „Environmental metabolomics: A critical review and future perspectives". *Metabolomics*. **5**: 3–21. doi:10.1007/s11306-008-0152-0. S2CID 22179989.
* Claudino WM, Quattrone A, Biganzoli L, Pestrin M, Bertini I, Di Leo A (July 2007). „Metabolomics: available results, current research projects in breast cancer, and future applications". *Journal of Clinical Oncology*. **25** (19): 2840–2846. doi:10.1200/JCO.2006.09.7550. PMID 17502626. Архивирано од изворникот на 2008-01-20.
* Ellis DI, Dunn WB, Griffin JL, Allwood JW, Goodacre R (September 2007). „Metabolic fingerprinting as a diagnostic tool". *Pharmacogenomics*. **8** (9): 1243–1266. doi:10.2217/14622416.8.9.1243. PMID 17924839.
* Ellis DI, Goodacre R (August 2006). „Metabolic fingerprinting in disease diagnosis: biomedical applications of infrared and Raman spectroscopy". *The Analyst*. **131** (8): 875–885. Bibcode:2006Ana...131..875E. doi:10.1039/b602376m. PMID 17028718.
* Fan TW, Lorkiewicz PK, Sellers K, Moseley HN, Higashi RM, Lane AN (March 2012). „Stable isotope-resolved metabolomics and applications for drug development". *Pharmacology & Therapeutics*. **133** (3): 366–391. doi:10.1016/j.pharmthera.2011.12.007. PMC 3471671. PMID 22212615.
* Haug K, Salek RM, Conesa P, Hastings J, de Matos P, Rijnbeek M, и др. (January 2013). „MetaboLights--an open-access general-purpose repository for metabolomics studies and associated meta-data". *Nucleic Acids Research*. **41** (Database issue): D781–D786. doi:10.1093/nar/gks1004. PMC 3531110. PMID 23109552.
* Tomita M, Nishioka T (2005). *Metabolomics: The Frontier of Systems Biology*. Springer. ISBN 4-431-25121-9.
* Weckwerth W (2006). *Metabolomics: Methods And Protocols (Methods in Molecular Biology)*. Humana Press. ISBN 1-588-29561-3. OCLC 493824826.

Надворешни врски
----------------

* Metabolism на Curlie (англиски)
* База на податоци за човечкиот метаболом
* METLIN
* XCMS
* LCMStats
* Metabolights
* NIH Common Fund Metabolomics Consortium
* Metabolomics Workbench
* Golm Metabolome Database
* Metabolon

|  |  |  |
| --- | --- | --- |
| 

|  |  |
| --- | --- |
| Нормативна контрола | 
* NKC: ph874614

 |

 |