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title: "Untargeted Metabolomics"
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entity: Shanghai Gereallife Biotech Co., Ltd
updated: 2026-11-02
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# 비표적 대사체학

 

Untargeted Metabolomics

 
 
 
 Q Exactive HF-X 고분해능 질량분석 플랫폼 HIGH-RESOLUTION MS 9 분석 모듈 ANALYSIS MODULES 10,000+ 대사 피처 METABOLIC FEATURES 

## 기술 사양

 TECHNICAL SPECIFICATIONS 

| Item | Details |
| --- | --- |
| Platform | Q Exactive HF-X high-resolution MS · polarity-switching acquisition |
| Identification Strategy | Dual matching against public databases and in-house libraries, covering polar and non-polar metabolites |
| Applicable Matrices | Blood (serum/plasma) · tissue · cells · urine and other matrices |
| Differential Screening | Default FC ≥ 1.5 and p < 0.05; or VIP ≥ 1 and q ≤ 0.05 (strategy auto-selected based on permutation-test results) |

 
 

## 분석 프로세스

 ANALYSIS WORKFLOW 1 데이터 전처리 피크 추출 · 정렬 · 정규화 2 품질관리 PCA · QC 상관성 3 단변량 통계 FC · t-검정 / Wilcoxon 4 다변량 통계 OPLS-DA · 순열 검정 5 차등 선별 FC + p 또는 VIP + q 6 함량 분석 클러스터링 · 상관성 · Z-score 7 기능 주석 KEGG · HMDB / SMPDB 8 바이오마커 & 질환 ROC · AUC · 벤다이어그램 진행 절차: 상담(목표 / 연구 설계) → 제안 및 견적(일정 / 계약) → 시료 접수(콜드체인 / 사전 점검 / 라벨링) → 실험(데이터 획득 / QC) → 제공(데이터 + 보고서 + 해석). 
 

## 생물정보 분석 (9개 모듈)

 BIOINFORMATIC MODULES 

| Module | Core Methods & Metrics | Key Outputs |
| --- | --- | --- |
| Data Preprocessing | Peak picking, retention-time correction and alignment in Compound Discoverer; TIC normalization, missing-value filtering and imputation, Pareto scaling | Metabolic-feature quantification matrix |
| Quality Control | Global PCA / PLS-DA, QC-sample correlations (generally > 0.99) and pairs plots, sample-intensity boxplots, HMDB level-3 classification statistics | QC figure sets, classification statistics tables |
| Univariate Stats | Fold change; Welch's t-test / Wilcoxon test; BH-adjusted p-values (padj) | Volcano plots, classified volcano plots, full metabolite statistics tables |
| Multivariate Stats | PCA / PLS-DA / OPLS-DA modeling; 200 permutation tests; VIP score calculation | Score plots, permutation-test plots, VIP Top-25 bar charts |
| Differential Screening | Default FC ≥ 1.5 and p < 0.05; or VIP ≥ 1 and q ≤ 0.05 (strategy auto-selected based on permutation-test results) | Differential metabolite lists, up/down-regulation counts |
| Abundance Analysis | Hierarchical clustering; complex heatmap of top-50 significant metabolites; abundance analysis; Spearman correlation; Z-score normalization | Cluster heatmaps, correlation plots, abundance plots |
| Functional annotation | KEGG level 1–3 annotation and enrichment; Sankey diagrams, differential abundance score (DA Score), pathway-impact topology analysis, chord / donut plots / regulatory networks | KEGG enrichment figure sets and result tables |
| HMDB / SMPDB | HMDB and SMPDB enrichment; single-metabolite pathway analysis; pathway–metabolite networks | SMPDB enrichment figure sets and result tables |
| Disease & Biomarkers | Metabolite–disease association enrichment; ROC curves and AUC ranking; Venn overlap analysis of differential metabolites for multi-group comparisons | ROC plots, AUC ranking tables, Venn diagrams |

 
 

## 결과 예시

 SELECTED FIGURES FROM ACTUAL REPORTS 총이온크로마토그램 (TIC) 극성 모드별로 QC와 전체 시료의 베이스 피크를 겹쳐 표시한 크로마토그램으로, 크로마토그래피 분리능과 기기 응답 안정성을 평가합니다. 전체 PCA QC를 포함한 모든 시료를 함께 투영한 결과입니다. QC가 조밀하게 군집하면 시스템이 안정적이며, 그룹 간 분리가 뚜렷하면 대사 프로파일이 서로 다름을 의미합니다. QC 시료 상관성 QC 시료 간 피어슨 상관 히트맵입니다. 값이 일반적으로 > 0.99이면 데이터가 신뢰할 수 있고 배치 간 비교가 가능함을 나타냅니다. 시료 강도 박스플롯 그룹 간 대사물질 강도 분포를 비교하여 이상치와 정규화 품질을 보여줍니다. 대사물질 분류 도넛 차트 확인된 대사물질을 HMDB Super Class 기준으로 구성한 비율로, 데이터셋의 화학적 분류 특성을 보여줍니다. OPLS-DA 스코어 플롯 직교 신호 보정 후 그룹 분리가 더 명확해지며, 그룹 간 차이가 가장 큰 대사물질을 선별하는 데 활용합니다. QC 상관성 페어 플롯 QC 시료의 산점도·분포·상관계수를 쌍별로 나타내어 주입 안정성과 데이터 재현성을 평가합니다. 차이 대사물질 레이더 차트 차이 대사물질의 배수 변화를 레이더 차트로 표현하여 그룹 간 변화의 크기와 패턴을 직관적으로 비교합니다. 볼케이노 플롯 x축에 log2(FC), y축에 −log10(P)를 두어 배수 변화와 통계적 유의성을 함께 제시합니다. 볼케이노 플롯 (분류) HMDB 화학 상위 분류별로 색상을 구분하고, 가장 유의한 알려진 차이 대사물질 상위 15개에 라벨을 표시합니다. 유의 경로 코드 다이어그램 차이 대사물질과 유의 경로(Level 1 / Level 2)의 대응 관계를 보여주며, 조절 방향과 log2(FC)에 따라 색상을 지정합니다. 계층적 클러스터링 히트맵 행은 대사물질, 열은 시료이며 빨간색은 높은 값, 파란색은 낮은 값을 나타냅니다. 덴드로그램으로 군집 구조를 보여주어 그룹 간 패턴과 그룹 내 재현성을 확인할 수 있습니다. 
 

## 적용 분야

 APPLICATIONS 
 질환 바이오마커 발굴 약물 기전 & 약효 영양 & 표현형 분석 식물 / 미생물 대사 독성 & 노출 평가 
 

## FAQ

 FAQ 
 How long does a Untargeted Metabolomics project take? Mature targeted panels typically take 1-3 weeks; untargeted projects take 2-4 weeks (counted from sample receipt and QC approval). The exact timeline is confirmed in writing before project start, and progress is trackable on the OmicsHub cloud platform. What if my sample amount is below the recommendation? Please do not dilute your samples. Low-input samples can often be accommodated by adjusting the preparation workflow — tell us the actual amount and our technical team will assess feasibility and note adjustments in the study plan. Can I add targets to an existing panel? Yes. Mature panels support on-demand additions; novel analytes outside the list can be implemented through custom method development (requires standards and extra validation time) — see our Custom Targeted Metabolomics service. What samples do you need for Untargeted Metabolomics? Serum/plasma ≥100 μL (fasting, no haemolysis), tissue ≥50 mg (snap-frozen), cells ≥1×10⁶ (medium washed off), urine ≥200 μL. Keep fasting time consistent, aliquot into single-use volumes and avoid freeze–thaw. Full guidance: Technical Resources → Sample Guide . 
 
 

## 관련 서비스

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