非靶代谢组学，利用高分辨率LC-MS/MS平台对样本中的代谢物检测，无偏向性、尽可能多地检测细胞、组织、器官、或体液等生物样本内所有的小分子代谢物，再结合本地自建代谢物数据库进行信息匹配实现代谢物鉴定，该产品包含从代谢物提取，上机检测，生信分析全套非靶代谢组学服务。
分析流程如下图所示：
数据质控
质谱下机的数据，在搜库完成后，需要通过不同维度的质控评价，保证结果质量符合标准：包括内标物在不同样本的峰形态、保留时间和信号强度。
代谢物注释
为了了解样本中代谢物的潜在功能，我们对检出的代谢物进行了简单的分类。分类方法基于HMDB和KEGG compound数据库对代谢物的功能定义。
主成分分析（PCA）
所有样本的代谢物定量主成分分析结果展示图，图中样本间的聚集程度代表样本的差异性大小。
差异分析火山图
火山图有助于快速识别具有统计显著性的差异代谢物。
OPLS-DA图
正交最小偏二乘判别分析（OPLS-DA）是一种多因变量到多自变量的回归建模方法。它是一种有监督的判别分析统计方法。该方法的特点是可以去除自变量X中与分类变量Y无关的数据变化，使分类信息主要集中在一个主成分上，有效滤除与分类信息无关的噪音，从而使得模型简单易懂，提高了模型的解析能力和有效性。
显著差异代谢物热图
显著差异代谢物热图是一种用于可视化高维数据矩阵的图形表示，在非靶代谢组学中用于展示多个代谢物在不同样本中的含量差异。
KEGG通路富集分析气泡图
KEGG 提供的整合代谢途径（Pathway）查询十分出色，包括碳水化合物、核苷、氨基酸等的代谢及有机物的生物降解，不仅提供了所有可能的代谢途径，而且对催化各步反应的酶进行了全面的注解，包括氨基酸序列、PDB 库的链接等。KEGG 是进行生物体内代谢分析、代谢网络研究的强有力工具，它有助于研究者把基因及其表达信息作为一个整体网络进行研究。
基于MSEA的KEGG通路富集分析气泡图
MSEA(Metabolite Set Enrichment Analysis），即代谢物集富集分析，它的基本思想是使用预定义的代谢物集（通常来自功能注释或先前实验的结果），将代谢物按照在两类样本中的差异表达程度排序，然后检验预先设定的代谢物集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集。代谢物集合富集分析检测代谢物集合而不是单个代谢物的表达变化，因此可以包含这些细微的表达变化，预期得到更为理想的结果。
代谢网络分析
基于MSEA富集结果，我们筛选出p value<0.05的通路和通路中的差异代谢物构建代谢调控网络。
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