本文目录一览：
- 1、代谢组学工作前景
- 2、1.求推荐一家靠谱的尿液代谢组学和血清代谢组学服务公司？
- 3、健康人的代谢组学可以做哪些内容
- 4、比较概述基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学的概念、研究方法、优缺点及应用设想
- 5、蛋白质组学在医疗和健康方面有什么应用？
代谢组学工作前景
是不错的，但是代谢组本身还是一个发展中的新型学科，一些关键性技术还有待突破，如果你只想使用代谢组学而不去深入的研究它的话就应该没问题，如果想要进一步研究代谢组学方法就需要有相当的分析化学知识。现在世界前十的药厂都在使用代谢组学进行药学研究，所以它在里面的前景肯定是不会差的。随着技术的发展肯定会越来越好。
代谢组学是继基因组学和蛋白质组学之后新近发展起来的一门学科，是系统生物学的重要组成部分。之后得到迅速发展并渗透到多项领域，比如疾病诊断、医药研制开发、营养食品科学、毒理学、环境学，植物学等与人类健康护理密切相关的领域。
与基因组学和蛋白质组学相比，代谢组学将在临床上发挥更大的作用。许多公司通过市场研究发现，健康人并不希望进行基因型分析，所以，对于这些人群来说，基因组学研究在临床上的应用很有限。而代谢组学与临床化学较为相似，且相对于基因组学来说，提供的个人信息更少，故其在临床上的应用有可能产生一定的影响。较低的费用，是促使代谢组学在临床上易于接受的另一个原因。Griffin博士指出，与其他“组学”研究相比，代谢组学的费用更低，研究人员可以通过代谢组学研究筛检出代谢产物，然后采用更昂贵的基因组学和蛋白质组学的方法对有意义的代谢产物进一步加以研究。首先，必须识别出代谢产物，这并不是简单的工作。Siuzak博士认为，代谢组学研究最大的挑战就在于对代谢产物的识别，这也是最有趣的方面，而更具挑战性的工作，是进一步确认所有代谢物的功能。此外，质谱分析发现，代谢产物的同质性不高，由于缺乏均匀性，使色谱分析变得更加困难，无法识别出样品中的未知物质。
1.求推荐一家靠谱的尿液代谢组学和血清代谢组学服务公司？
1.百趣生物
成立时间：2012（最早是阿趣生物）
地点：上海
市场份额：14%
公司人数：约300人
公司介绍：国内最早专门从事代谢组学科研服务的公司之一，主打非靶标代谢组学检测分析服务，其优势是数据质量，据说能做到美国metabolon的水平，CV10%。公司创始人源自于复旦大学及中科院，首席科学顾问为代谢组学学会秘书长、中科院朱研究员。
2.迈特维尔
成立时间：2015
地点：武汉
市场份额：14%
公司人数：约300人
公司介绍：国内最早专门从事农林作物代谢组学科研服务的公司之一，主打广泛靶向代谢组学检测分析服务，其优势是植物天然产物数据库比较完善，公司创始人源自于华中农业大学，首席科学顾问为原华中农业大学罗教授。
3.中科新生命代谢
成立时间：2004
地点：上海
市场份额：10%
公司人数：约300人
公司介绍：国内非常老牌的蛋白质组学公司，原来是中科院控股的企业，后来市场化，改由中科院营养与健康所参股，2017年左右开始做代谢组学。
4.诺禾致源质谱
成立时间：2011
地点：北京
市场份额：7%
公司人数：质谱团队约150人
公司介绍：国内测序服务龙头，2021年科创板上市，市值130亿，2018年左右开始做代谢组学，优势是销售多，很容易找到。
5.鹿明生物
成立时间：2016
地点：上海
市场份额：7%
公司人数：约100人
公司介绍：欧易生物下属企业，做蛋白质组学和代谢组学服务。欧易生物属于老牌的基因测序服务企业，最近几年发展的也很好。鹿明创始人是农科院的一名博士。
6.帕诺米克
成立时间：2012
地点：苏州
市场份额：7%
公司人数：约150人
公司介绍：苏州帕诺米克（BioNovoGene）最早是做基因检测服务的，2017左右聚焦做代谢组学，改名为诺米代谢（PanoMIX），公司2021年获得元生创投亿级融资。
7.麦特绘谱
成立时间：2016
地点：上海
市场份额：5%
公司人数：约100人
公司介绍：原交通大学贾教授创立的科研服务公司，随后贾教授在深圳设立了绘云生物，收购了麦特绘谱。鉴于贾教授在代谢组学领域资深的影响力，麦特绘谱可以提供深度的服务。
8.凯莱谱
成立时间：2016
地点：杭州
市场份额：5%
公司人数：约100人
公司介绍：上市公司迪安诊断控股公司，最早与美国Metabolon建立技术合作。创始人来自Sciex资深应用专家。公司后来独立融资，转型为临床诊断的公司，准备上市中。
9.中科脂典
成立时间：2015
地点：常州
市场份额：5%
公司人数：约50人
公司介绍：中科院遗传与发育所参股企业，创始人为中科院税研究员，税老师是国内脂质组学领域非常有影响力的专家，所以公司也是比较专注做脂质组学。
10.拜谱生物
成立时间：2017
地点：上海
市场份额：5%
公司人数：约50人
公司介绍：拜谱生物提供蛋白质组学、代谢组学、基因组学和转录组学技术服务。创始人是从中科新生命出来的行业资深人士。
健康人的代谢组学可以做哪些内容
科技名词定义
中文名称：基因组学 英文名称：genomics 定义1：研究基因组的结构、功能及表达产物的学科。基因组的产物不仅是蛋白质，还有许多复杂功能的rna。包括三个不同的亚领域，即结构基因组学、功能基因组学和比较基因组学。 应用学科：生物化学与分子生物学（一级学科）；总论（二级学科） 定义2：研究生物体全基因组dna的序列和属性的学科。包括在dna（基因型）、mrna（转录物组）和蛋白质（蛋白质组）水平上研究细胞或组织的所有基因。 应用学科：细胞生物学（一级学科）；总论（二级学科） 定义3：研究生物体基因组的组成、结构与功能的学科。 应用学科：遗传学（一级学科）；总论（二级学科）
基因组研究应该包括两方面的内容：以全基因组测序为目标的结构基因组学（structural genomics）和以基因功能鉴定为目标的功能基因组学（functional genomics)，又被称为后基因组（postgenome）研究，成为系统生物学的重要方法。 基因组学能为一些疾病提供新的诊断，治疗方法。例如，对刚诊断为乳腺癌的女性，一个名为“oncotype dx”的基因组测试，能用来评估病人乳腺癌复发的个体危险率以及化疗效果，这有助于医生获得更多的治疗信息并进行个性化医疗。基因组学还被用于食品与农业部门。 基因组学与遗传学发展里程碑
基因组学的主要工具和方法包括： 生物信息学，遗传分析，基因表达测量和基因功能鉴定。 基因组学出现于1980年代，1990年代随着几个物种基因组计划的启动，基因组学取得长足发展。 相关领域是遗传学，其研究基因以及在遗传中的功能。 1980年，噬菌体 φ-x174;(5,368 碱基对)完全测序，成为第一个测定的基因组。 1995年，嗜血流感菌（haemophilus influenzae，1.8mb）测序完成，是第一个测定的自由生活物种。从这时起，基因组测序工作迅速展开。 2001年，人类基因组计划公布了人类基因组草图，为基因组学研究揭开新的一页。 基因组学是研究生物基因组的组成,组内各基因的精确结构、相互关系及表达调控的科学。基因组学、转录组学、蛋白质组学与代谢组学等一同构成系统生物学的组学（omics）生物技术基础。 基因组研究应该包括两方面的内容：以全基因组测序为目标的结构基因组学（structural genomics）和以基因功能鉴定为目标的功能基因组学（functional genomics)，又被称为后基因组（postgenome）研究，成为系统生物学的重要方法。
编辑本段功能基因组学
基因组dna测序是人类对自身基因组认识的第一步。随着测序的完成，功能基因组学研究成为研究的主流，它从基因组信息与外界环境相互作用的高度，阐明基因组的功能。功能基因组学的研究内容：人类基因组 dna 序列变异性研究、基因组表达调控的研究、模式生物体的研究和生物信息学的研究等。 (1)基因组表达及调控的研究。在全细胞的水平，识别所有基因组表达产物mrna和蛋白质，以及两者的相互作用，阐明基因组表达在发育过程和不同环境压力下的时、空的整体调控网络。 (2)人类基因信息的识别和鉴定。要提取基因组功能信息，识别和鉴定基因序列是必不可少的基础工作。基因识别需采用生物信息学、计算生物学技术和生物学实验手段，并将理论方法和实验结合起来。基于理论的方法主要从已经掌握的大量核酸序列数据入手，发展序列比较、基因组比较及基因预测理论方法。识别基因的生物学手段主要基于以下的原理和思路：根据可表达序列标签(sts)；对染色体特异性cosmid进行直接的cdna选择；根据cpg岛；差异显示及相关原理；外显子捕获及相关原理；基因芯片技术；基因组扫描；突变检测体系，等等。 （3）基因功能信息的提取和鉴定。包括：人类基因突变体的系统鉴定；基因表达谱的绘制；“基因改变-功能改变”的鉴定；蛋白质水平、修饰状态和相互作用的检测。 （4）在测序和基因多样性分析。人类基因组计划得到的基因组序列虽然具有代表性，但是每个人的基因组并非完全一样，基因组序列存在着差异。基因组的差异反映在表型上就形成个体的差异，如黑人与白人的差异，高个与矮个的差异，健康人与遗传病人的差异，等等。出现最多基因多态性就是单核苷酸多态性(snps)。 （5）比较基因组学。将人类基因组与模式生物基因组进行比较，这一方面有助于根据同源性方法分析人类基因的功能，另一方面有助于发现人类和其他生物的本质差异，探索遗传语言的奥秘 。
编辑本段结构基因组学
结构基因组学是继人类基因组之后又一个国际性大科学热点，主要目的是试图在生物体的整体水平上（如全基因组、全细胞或完整的生物体）测定出（以实验为主、包括理论预测）全部蛋白质分子、 结构基因组学与蛋白折叠
蛋白质－蛋白质、蛋白质－核酸、蛋白质－多糖、蛋白质－蛋白质－核酸－多糖、蛋白质与其他生物分子复合体的精细三维结构，以获得一幅完整的、能够在细胞中定位以及在各种生物学代谢途径、生理途径、信号传导途径中全部蛋白质在原子水平的三维结构全息图。在此基础上，使人们有可能在基因组学、蛋白质组学、分子细胞生物学以致生物体整体水平上理解生命的原理。 对疾病机理的阐明、对疾病的防治有重要应用意义。
发展回顾
1998年4月,由美国国家医学科学院（nigms）和wellcome trust发起在英国召开了第一次国际结构基因组会议，美国、法国、英国、德国、加拿大、日本、荷兰、意大利以及以色列的9国科学家参加了会议。2000年9月，美国nigms决定首批投入1.5亿美元，在美国建设7个研究中心（目前已经发展成为10个），争取在未来10年内解出1万个蛋白质的三维结构，建立蛋白质的氨基酸残基序列、三维结构和生物功能之间的有机联系，同时也支持结构基因组方法学的研究。2002年，10家大型国际制药公司宣布启动结构基因组研究。2000年11月，日本组织召开国际会议讨论结构基因组计划的有关问题，确定了完成测定3000个蛋白质三维结构的“protein3000计划”。2001年4月，在美国召开了第二次国际结构基因组会议,表明新一轮大规模的国际合作研究已经开始。
主要进展
我国在结构生物学研究方面具有较好的基础。60年代，我国科学家在世界上首次人工合成了胰岛素；70年代初又测定出1.8 埃; 分辨率的猪胰岛素三维结构，成为世界上为数不多的能够测定生物大分子三维结构的国家，这些研究工作处于当时的世界先进水平。在国际结构基因组研究刚露端倪之时，我国科学家就敏感地抓住了这一新动向，2000年我国开展了结构基因组学的研究。近来，国家863计划、973计划、中国科学院知识创新工程、国家重大攻关项目、自然科学基金先后重点资助了结构基因组学的研究工作和相关技术平台的建设。相关研究工作既有分工、又有交叉合作，并充分地考虑到了我国基因组水平研究的特点和我国在结构解析方法研究在国际上的地位。并计划在参加国际合作的基础上，在逐步建立基因组研究技术平台的同时， 相关图书《药物基因组学 》
五年之中完成200－300个蛋白质三维结构的测定。 我国的结构生物学研究队伍近年来不断发展壮大，中国科学院生物物理所、中国科技大学、北京大学、清华大学以及中国科学院物理所、高能所、上海生命科学院、福州物质结构所、上海复旦大学等单位均是我国开展结构基因组研究的重要基地。 我国结构基因组学研究虽然启动时间较短，但已经获得了不少重要进展。 据初步统计，已经完成了近千个克隆，已表达出210个蛋白质，其中有100多个可溶或部分可溶；获得近30个结晶和nmr样品，已经测定出5个结构。
比较概述基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学的概念、研究方法、优缺点及应用设想
组学omics，研究的是整体. 按照分析目标不同主要分为基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学。
基因组学研究的主要是基因组DNA，使用方法目前以二代测序为主，将基因组拆成小片段后再用生物信息学算法进行迭代组装。当然这仅仅是第一步，随后还有繁琐的基因注释等数据分析工作。
转录组学研究的是某个时间点的mRNA总和，可以用芯片，也可以用测序。芯片是用已知的基因探针，测序则有可能发现新的mRNA,
蛋白组学针对的是全体蛋白，组要以2D-Gel和质谱为主，分为top-down和bottom-up分析方法。理念和基因组类似，将蛋白用特定的物料化学手段分解成小肽段，在通过质量反推蛋白序列，最后进行搜索，标识已知未知的蛋白序列。
代谢组分析的代谢产物，是大分子和小分子的混合物，主要也是用液相和质谱。
总而言之，这些技术都想从全局找变量，都是一种top-down的研究方法，原因很简单：避免‘只缘身在此山中’的尴尬。
但因为技术局限，都各有缺点，尤其是转录组和蛋白组数据，基本上颠覆了以前一直认为的mRNA水平能代表蛋白水平的观念，因为这两组数据的重合度太低。
所以目前很多研究都开始使用交叉验证方法。
无论如何，都需要对数据进行分析，有经验的分析往往能化腐朽为神奇。
蛋白质组学在医疗和健康方面有什么应用？
蛋白质间的“相互作用组（interactome）”是我见过的最复杂的现象。代谢，以及代谢组学的学科，可以说是破朔迷离的蛋白质组学的主战场，从小分子，到以生物能量的角度洞察生命的真谛。生命的定义，随着我们认知的越多，是通过非平衡能量通量和熵减少的方式排列物质，结合遗传物质的复制——DNA（或RNA）。基因密码的演变很大程度要归功于代谢以及蛋白质装置。在蛋白质装置和生命遗传的临界区域发生了许多有趣的变化，这在癌症临床学方面有着重大意义。
举个例子，癌症的遗传学背景需要和掌控细胞增殖的蛋白质进行整合。但是癌症的特征在于它是一种蛋白质复合物的失调和功能障碍。很难想象还有比蛋白质组学更适合的学科，可以将生命原理和疾病整合在一起。从这个角度看，蛋白质组学将是科学界最令人兴奋的领域之一，我们也会将PROTEOMICS和PROTEOMICS——Clinical Applications这两本期刊推向别的非蛋白质组学的领驭中，但同时也和这一学科保持一定的联系。技术上所面临的挑战也比比皆是：通过质谱快速鉴定蛋白质已成为家常便饭，它在很大程度上解决了难题的同时也创造了挑战：计算生物学需要快速发展来赶上蛋白质组学的数据潮，这样才能产生有意义的发现。这一步骤可以最终简化到标准化，共享，分析和整合。
