Metabolômica: diferenças entre revisões
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Embora '''RMN''' e '''EM''' sejam as técnicas mais usuais, outros métodos de detecção têm sido utilizados, incluindo a espectrometria de mobilidade iônica, a detecção eletroquímica acoplada à CLAE e a radiomarcação (quando combinada com a cromatografia em camada delgada).
==Métodos estatísticos==
Os dados gerados pelos estudos de metabolômica geralmente consistem de medidas realizadas em indivíduos sob várias condições. Estas medidas podem gerar espectros digitalizados ou uma lista de níveis de metabolitos. Na sua forma mais simples, uma amostra gera uma linha de dados correspondente aos indivíduos em estudo e outra correspondentes aos níveis de metabolitos.<ref name="VDGarticle"/> Diversos programas estatísticos estão disponíveis atualmente tanto para a análise de dados de RMN quanto de espectrometria de massa. Para os dados de espectrometria de massa, os softwares disponíveis identificam a variação de moléculas em um grupos de sujeitos levando em consideração a massa molecular e por vezes, o tempo de retenção de acordo com o desenho experimental.
O primeiro software abrangente para analisar conjuntos de dados globais espectrometria de massas baseados em metabolômica foi desenvolvido pelo laboratório Siuzdak no The Scripps Research Institute em 2006. Este software, chamado '''XCMS''', está disponível gratuitamente e já teve mais de 20.000 downloads desde a sua criação em 2006<ref>{{cite journal |author=Smith CA, Want EJ, O'Maille G, Abagyan R, Siuzdak G |title=XCMS: processing mass spectrometry data for metabolite profiling using nonlinear peak alignment, matching, and identification |journal=Anal Chem |volume=78 |issue=3 |pages=779–87 |year=2006 |month=February |pmid=16448051 |doi=10.1021/ac051437y}}</ref> e é uma dos programas para estudos metabolômicos mais citados na literatura científica.
Dentre outros programas populares para análise de dados de EM baseado em metabolômica podem ser citados o '''MZmine'''<ref>{{cite journal |author=Katajamaa M, Miettinen J, Oresic M |title=MZmine: toolbox for processing and visualization of mass spectrometry based molecular profile data |journal=Bioinformatics |volume=22 |issue=5 |pages=634–36 |year=2006 |month=March |pmid=16403790 |doi=10.1093/bioinformatics/btk039 |url=http://mzmine.sourceforge.net/download.shtml}}</ref>, '''MetAlign'''<ref>{{cite journal |author=Lommen A |title=MetAlign: interface-driven, versatile metabolomics tool for hyphenated full-scan mass spectrometry data processing |journal=Anal Chem |volume=81 |issue=8 |pages=3079–86 |year=2009 |month=April |pmid=19301908 |doi=10.1021/ac900036d |url=http://www.metalign.wur.nl/UK/Download+and+publications/}}</ref>, '''MathDAMP'''<ref>{{cite journal |author=Baran R, Kochi H, Saito N, Suematsu M, Soga T, Nishioka T, Robert M, Tomita M |title=MathDAMP: a package for differential analysis of metabolite profiles |journal=BMC Bioinformatics |volume=7 |pages=530 |year=2006 |month=December |pmid=17166258 |pmc=1764210 |doi=10.1186/1471-2105-7-530 |url=http://mathdamp.iab.keio.ac.jp/}}</ref>, que também compensam o desvio do tempo de retenção durante a análise da amostra.
'''LCMStats'''<ref>{{citation |author=Singh S |title=LCMStats: an [[R (programming language)]] package for detailed analysis of LCMS data|url=http://sourceforge.net/projects/lcmstats/}}</ref> é outro pacote do R para monitoramento detalhado de dados provenientes de análises por cromatografia líquida acoplada a espectrometria de massa (CL-EM) e é útil especialmente na identificação de co-eluição de íons isotopologues em uma amostra com perfil metabólico complexo. Este programa combina funções da pacote XCMS e pode aplicar diversas funções estatísticas para a correção de saturação do detector.
Os dados de metabolômica também podem ser analisados por métodos de projeção estatística ([[quimiometria]]) como a [[Análise de Componentes Principais|análise de componentes principais]] e pela '''regressão dos mínimos quadrados parciais''' (PLS).<ref>{{cite journal |author=Trygg J, Holmes E, Lundstedt T |title=Chemometrics in metabonomics |journal=J. Proteome Res. |volume=6 |issue=2 |pages=469–79 |year=2007 |month=February |pmid=17269704 |doi=10.1021/pr060594q |url=}}</ref>
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