臺北醫學大學為完善生物醫學整體研究，資訊處研究資訊組串連研發處共同儀器中心於2019年4月初建置代謝體資料分析平臺；透過共同儀器中心發展代謝產物測定流程，利用TOF-MASS（time-of-flight mass spectrometry），對樣本進行定性與定量分析，可獲得代謝體訊號。
近年來為更完整探索生物體運作機制，基因體學（Genomics）、轉錄體學（Transcriptomics）與蛋白質體學（Proteomics）已被廣泛利用於各研究中，隨著高通量生物技術之快速發展，代謝產物研究成為熱門的研究方向。代謝體學（Metabolomics）是研究小分子，例如：生物體內的基質與一級和二級代謝產物，而且這些小分子易受到基因與環境的變化而改變。因此，相較於其他體學，代謝體研究更能反應出環境變化對生物體的影響。目前代謝體學研究，多使用質譜儀進行定量與定性分析。在質譜儀產生資料後，須透過資料前處理（去除雜訊）、統計與圖像化表示等方式加以闡述，方能有良好的研究成果表現。
研究資訊組為此建置代謝體資料分析平臺，透過統計與圖像化表示，方便校內師生瞭解並闡述其研究之結果。例如，透過PLS-DA繪圖，可了解不同比較組別是否具有差異表現的代謝產物；並運用volcano plot與heatmap，可找尋有差異代謝產物；MASS Spectrum繪圖，可直接觀看不同比較組別中有差異代謝產物；運用交集或聯集方式，可找尋不同比較組別中，是否具有特定代謝產物，或多套相同實驗樣本中是否具有相似代謝產物。【右圖：PLS-DA（左上）、Volcano（左下）與Heatmap（右）的繪圖，可方便找尋不同群組中有差異帶謝產物】
在表格當中，除了代謝產物預測外，亦提供HMDB （Human Metabolome Database）與KEGG （Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）對應的化合物編號，可藉由HMDB資料庫編號，查找相關資訊，也可透過此分析平臺查詢KEGG pathway。此外，在分析平臺中，所有圖表皆可下載，並進行後續分析。例如，運用表格中的化合物列表，搭配生物途徑分析軟體IPA與MetaCore進行更進一步pathway enrichment analysis，此流程平臺之建立將有助於北醫大在代謝體研究領域之深入發展。（文/資訊處）【下圖：代謝體資料分析平臺具有資料管理、資料視覺化與表格下載等功能】
