2022 年发文量竟超 1000！代谢组学究竟厉害在哪

近年来代谢组学发展迅猛，相关文章的发表数量呈爆发式增长。尤其是以非靶向代谢组学为代表的代谢组学技术，在相关的研究领域中占据了半壁江山。

一年发文破千，国人发文量 top 1

截至 2022 年 11 月 15 日，仅以「untargeted metabolomics」为关键词，在 Web of Science 搜索到的文章已多达 5,533 篇，其中 2022 年发表了 1,054 篇，令人惊喜的是 2022 年中国相关发文数量居世界首位。

2004～2023 年间非靶向代谢组学发文量

2022 年非靶向代谢组学发文量 top 10 的国家

除此之外，大家最关心的问题可能还有：适合发代谢组学文章的期刊是哪些？影响因子又是多少？

平均 IF 6.62，近 90% 位居一区

除了发文数量庞大，2022 年非靶向代谢组学相关文章质量也很高，发文量 Top 20 的期刊平均影响因子达 6.62，近 90% 都是中科院一区。

发文数量	期刊	2021影响因子	类别分区
81	Metabolites	5.581	Q2
34	Frontiers in Pharmacology	5.988	Q1
24	Molecules	4.927	Q2
23	Food Chemistry	9.231	Q1
19	Frontiers in Microbiology	6.064	Q1
19	Nutrients	6.706	Q1
18	Analytical Chemistry	8.008	Q1
18	Metabolomics	4.747	Q2
17	Food Research International	7.425	Q1
17	International Journal of Molecular Sciences	6.208	Q1/Q2
15	Frontiers in Molecular Biosciences	6.113	Q1
15	Frontiers in Plant Science	6.627	Q1
15	Scientific Reports	4.997	Q2
13	Journal of Proteome Research	5.37	Q1
13	Science of the Total Environment	10.754	Q1
12	Phytomedicine	6.656	Q1
11	Foods	5.561	Q1
10	Frontiers in Endocrinology	6.055	Q1
10	Frontiers in Immunology	8.787	Q1
10	Frontiers in Nutrition	6.59	Q1

2022 年非靶向代谢组学发文量 Top 20 的期刊

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数量多、质量佳，且发表文章覆盖研究领域广泛，聚集在分子生物学、食品科学、药理学、化学、植物科学等。

2022 年非靶向代谢组学发文量 top 10 所在研究领域

华大基因非靶向代谢组学，全新升级

华大基因作为推动国内代谢组学技术发展不可或缺的一员，深耕于代谢组学研究领域已十余年。为了给广大科研工作者提供更优质的服务，今年着重对非靶向代谢组学完成了多项升级，包括数据库扩容、信息分析升级、代谢组数据上线 Dr. Tom 和多组学关联分析升级等，接下来就对今年非靶向代谢组学产品的升级点做一个简单的梳理。

升级一  数据库扩容

于代谢组学研究而言，一直存在着代谢物鉴定难且鉴定不准确这一重大挑战，我们对非靶向代谢组学的数据库进行了扩增升级。

一方面，在现有本地库的基础上，进一步增加了重要代谢物标准品谱图。

另一方面，通过精筛公共数据库中的高分辨质谱图，整合到现有的代谢鉴定流程。与此同时，增加人工核验和验证，确保代谢鉴定的可靠性。扩增数据库后，库容提升 82%。采用升级后的数据库，鉴定数较升级前提升率高达 70%；经过人工核验，其鉴定提升部分的准确度达 90%。极大地提高了非靶向代谢组学产品的鉴定数和准确度，这将有利于帮助广大科研用户拓展数据挖掘的广度和深度。

升级二  信息分析升级

针对分析内容少、图形展示形式单一，写 paper 很是苦恼这些问题，我们对非靶向代谢组学数据图表展示、信息分析进行了升级。

将正负离子数据整合展示，新增代谢物表达趋势分析、OPLS-DA 分析、差异代谢物 Z-score 分析、ROC 分析、相关性分析、脂质组成分析、脂质含量变化分析等 17 项分析内容，提供热图、和弦图、网络图等多种图表展现形式，结果说明更加通俗易懂、文件命名一目了然，让复杂的组学数据不再晦涩难懂。此外，我们还推出了机器学习、GSEA、WGCNA 等热门分析以供选择。

升级三  代谢组上线 Dr. Tom

为了缩短信息分析时间，同时让客户能够对数据进行深度挖掘。2022 年 12 月，华大基因代谢组产品上线 Dr. Tom 多组学数据挖掘系统！

使用 Dr. Tom 数据交付平台，免费赠送三次项目重分析的机会，「三步」（选择项目→选择样品→填写方案）即可进行标准化流程分析。

同时提供结构清晰、逻辑性强的结题报告，报告整体分为四大模块：基础信息、整体分析、差异筛选、差异分析。支持自定义绘图，一键更改比较组和图片参数（如横纵坐标轴标题、字体字号、颜色大小等图片元素及 Fold Change、P-Value 值、VIP 值等分析参数的修改），还有多个分析小工具助力数据挖掘。到目前为止，Dr. Tom 多组学数据挖掘系统已经实现了全部组学（单细胞、微生物组、表观组、转录组、蛋白组、代谢组）云交付。

升级四  关联分析升级

将多组学的数据整合分析，不仅能够弥补单一组学数据缺失、噪音干扰等因素带来的问题，还能减少单一组学分析带来的假阳性，更有利于对生物体进行表型和调控机制的深入研究。

华大基因在代谢组单组学升级的基础上，对其相关多组学关联分析（代谢组+宏基因组/16S/转录组/蛋白质组）也进行了全面升级，升级后的产品在分析内容丰富度、结果展示、图表呈现、文字说明和文件名称及格式等方面均有大幅提升。整体关联分析分为单变量相关性、非监督模型关联、监督模型关联和生物学功能关联四大模块。另外还推出了代谢组学的全基因组关联分析（mGWAS），基于高通量质谱技术的代谢组学，可以将少量宏观表型分解为代谢分子表型，并通过 mGWAS 找出显著关联的代谢指标和基因变异，可以更直接揭示疾病等宏观表型背后的分子机制。

注：差异物种无生物学功能关联分析。

上面的一些介绍只是冰山一角，更多发文思路、高分文章、组学技术介绍请关注华大科技，最后预祝各位「孤勇者」科研顺利，新的一年在科研的道路上热烈又勇敢，华大基因永远值得您信赖！

内容策划：那雪妍
内容审核：朱超敏

题图来源：图虫创意