中心法则认为信息流是从DNA🧬到RNA再到蛋白质,最后催化产生不同代谢物，使得生物呈现出不同的表型差异。代谢组学旨在对不同生物体、样本或组织所有代谢物进行定性和定量分析,并寻找代谢物与生理、病理、表型变化的相对关系的研究方式,是系统生物学的组成部分。根据定量方式的差异，代谢组学检测可分为绝对定量（Absolute Quantification）、半定量（Semi-Quantification）和相对定量（Relative Quantification）三种策略。这三种方法在技术原理、数据可靠性及适用场景上存在显著差异，共同支撑了代谢组学在生命科学研究领域的多样化需求。
一、绝对定量
绝对定量是指通过与已知浓度的标准品进行直接对比，通过标准曲线精确测定样品中目标代谢物的实际浓度（如ng/g、ng/ml等），结果具有明确的物理量单位，可直接反映代谢物在生物样本中的真实含量。
应用：
主要用于需精准获取代谢物浓度以支持表型确认的场景。
要求：
必须为每种目标代谢物提供真实标准品（外标） ，部分场景需在外标的基础上搭配同位素内标以校正基质效应和检测误差，确保定量准确性，需满足严格的精度和准确度要求，如方法学数据中的回收率、日内日间精密度、r值、定量上下限等。
二、半定量
当无法为所有分析物获取外标或内标时，检测结果应报告为半定量浓度，半定量无法获取代谢物的精确实际浓度，通过参考物质（如部分标准品），基于代谢物的信号响应与参考物质的关联关系估算代谢物的大致含量范围，结果可能带有近似单位或相对浓度等级（近似ng/g、ng/ml等），准确性和精密度低于绝对定量。
应用：
主要用于判断代谢物含量变化趋势，关注代谢物含量的 “相对高低”而非精确数值。
要求：
优先使用 “真实外标”，标准曲线浓度范围应包含样品中目标代谢物的预期含量区间，当部分代谢物缺乏商业化真实标准品，可使用结构相似、理化性质相近的替代标准品。且需满足精密度与准确度标准（相较于绝对定量更宽松），无法实现全范围的精准校准，结果存在一定的估算误差。
三、相对定量
相对定量不依赖标准品测定代谢物的实际浓度，通过比较不同样品（或同一样品不同处理组）中目标代谢物的信号响应强度（如峰面积、峰高），来反映代谢物的相对变化趋势，结果以 “相对比值” 或 “相对丰度” 表示，不涉及实际浓度计算。
应用：
主要用于生物标志物初步发现、代谢通路动态变化探索的场景。
要求：
重点关注信号的重复性和可比性，如通过 QC 样本确保不同批次、不同仪器间的信号稳定，需保证信号差异能真实反映样本间的代谢差异。
迈维代谢深耕代谢基础研究、分子设计育种、疾病诊断及药物研发领域十余年，持续强化数据库构建与检测方法开发能力。目前已形成三大定量代谢组学产品体系：植物激素为代表的绝对定量靶向代谢组产品30多种、以花青素为代表的半定量代谢组产品数种、以及以植物广泛靶向代谢组学为代表的相对定量高通量代谢组产品20多种。
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参考文献：
Sarmad S, Viant MR, Dunn WB, Goodacre R, Wilson ID, Chappell KE, Griffin JL, O'Donnell VB, Naicker B, Lewis MR, Suzuki T; UK Consortium on Metabolic Phenotyping (MAP/UK). A proposed framework to evaluate the quality and reliability of targeted metabolomics assays from the UK Consortium on Metabolic Phenotyping (MAP/UK). Nat Protoc. 2023 Apr;18(4):1017-1027. doi: 10.1038/s41596-022-00801-8. Epub 2023 Feb 24. PMID: 36828894.
