16S 和非靶向代谢组学联合分析，是把微生物群落结构与小分子代谢物谱放在同一研究框架中解释。它不能只回答“哪些菌变了”或“哪些代谢物变了”，更重要的是帮助研究者判断菌群变化是否与代谢通路、疾病表型、药物干预或环境处理存在一致的关联。

关键要点

它是什么？

16S rDNA 测序通过扩增并测定细菌 16S rRNA 基因的可变区，推断样品中的微生物分类组成和相对丰度。非靶向代谢组学则使用 LC-MS、GC-MS 等平台尽可能多地采集小分子代谢物信号，通过统计分析筛选差异代谢物并进行通路解释。

联合分析的核心，是把两类数据按同一批样品或同一实验分组进行整合：先分别得到差异菌群和差异代谢物，再通过相关性分析、多变量模型、通路注释和网络图，寻找“某些菌群变化是否伴随某些代谢物变化”的证据链。

图 1. 联合分析通常从同一样本体系出发，分别获得菌群和代谢物结果，再进入整合解释。

主要优势

1、从“组成变化”走向“功能解释”

单独做 16S 分析时，研究者可以看到哪些菌增加或减少，但很难判断这些变化可能影响哪些代谢过程。加入非靶向代谢组学后，差异菌群可以与胆汁酸、短链脂肪酸、氨基酸、脂质或其他小分子变化联系起来，使结果更接近机制解释。

2、适合复杂表型的多层证据整合

疾病模型、药物干预、饮食处理和环境暴露往往同时影响微生态和宿主代谢。联合分析可以把菌群、代谢物、分组表型和通路放在一个框架中比较，帮助筛选更有价值的候选菌、候选代谢物和候选通路。

3、有利于后续验证设计

联合分析的结果常用于缩小验证范围。例如，研究者可以优先验证与关键表型相关、在多个统计方法中稳定出现、且具有生物学合理性的菌-代谢物组合，而不是盲目验证所有差异结果。

主要局限

1、16S 多数情况下只能提供分类水平信息，不能直接等同于菌株功能或基因表达。

2、非靶向代谢组学会产生大量特征峰，部分代谢物只能达到推测注释，仍需标准品或靶向方法确认。

3、相关性不等于因果关系，菌群与代谢物之间的变化可能由共同的处理因素驱动。

4、批次效应、样本量不足、分组不平衡和饮食/环境变量都会影响整合分析可靠性。

5、两类数据的尺度、缺失值、归一化方法不同，分析前需要明确质量控制和统计策略。

16S 与非靶向代谢组学如何整合？

1、先分别保证单组学结果可靠

整合分析不能弥补单组学数据质量问题。16S 侧需要关注测序深度、有效序列数、稀释曲线、物种注释和样本离群；代谢组侧需要检查 QC 样本聚集、峰面积稳定性、缺失值比例、内标响应和代谢物注释等级。只有两部分结果可靠，后续相关网络才有解释价值。

2、再建立菌群与代谢物的关联关系

常见方法包括 Spearman 或 Pearson 相关分析、Mantel test、RDA/CCA、Procrustes 分析、共现网络、随机森林筛选和多组学可视化。实际选择取决于样本量、分组设计、变量数量和研究目标。对于多数科研项目，相关性网络应配合差异分析和通路背景一起解释，而不是只看相关系数大小。

3、最后回到生物学问题筛选候选机制

一个有价值的联合分析结论通常不是“某菌与某代谢物显著相关”，而是“某处理改变了特定菌群，同时影响某条代谢通路中的关键代谢物，并且这些变化与表型方向一致”。这类结果更适合作为机制假设进入靶向代谢、qPCR、菌株干预或动物实验验证。

方法选择：单做 16S、单做代谢组，还是做联合分析？

图 2. 方法选择应由研究问题决定，而不是简单追求数据层数更多。

FAQ

1、16S 和非靶向代谢组学必须使用同一批样本吗？

最好使用同一批生物样本，或至少来自严格匹配的同一实验个体和时间点。联合分析依赖样本之间的一一对应关系，如果两类数据来自不同批次或不同个体，相关性解释会明显变弱。

2、联合分析需要多少样本量？

没有适用于所有项目的固定数字。一般来说，每组样本过少会让差异分析和相关分析都不稳定。实际设计应结合分组数量、预期效应大小、样本异质性、预算和后续验证计划评估。

3、相关性网络里连线越多越好吗？

不是。连线过多可能来自阈值过宽、样本量不足或多重检验控制不充分。更有价值的是与研究表型相关、统计稳定、方向合理且能被已有代谢通路或文献背景支持的核心连接。

4、非靶向代谢组学能直接确认所有代谢物吗？

不能。非靶向分析可以尽可能广泛地发现代谢物特征，但注释可信度存在等级差异。对于最终要作为标志物或机制证据的代谢物，建议进一步使用标准品、二级谱图匹配或靶向定量方法确认。

5、16S 与代谢组联合分析能证明菌群导致代谢物变化吗？

通常不能直接证明。它可以提供强机制线索，但因果关系还需要干预实验、菌株补充或去除、靶向代谢验证、同位素示踪、动物模型或体外培养体系进一步验证。

结论

16S 和非靶向代谢组学联合分析的价值，不只是把两份结果放在一起展示，而是用菌群结构、代谢物变化和实验表型共同构建机制线索。对于微生态、疾病模型、药物干预和营养研究，它能帮助研究者从“有哪些差异”进一步走向“这些差异可能如何参与生物学过程”。但联合分析仍然以数据质量、合理设计和后续验证为前提，相关性结果应作为机制假设，而不是直接等同于因果结论。

百泰派克生物科技特色项目

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百泰派克生物科技使用Thermo公司新推出的Obitrap Fusion Lumos质谱仪及岛津公司埃德曼降解测序系统对蛋白质序列进行分析，提供基于质谱的蛋白测序分析服务，包括对蛋白质的氨基酸组成分析，N端测序，C端测序和全序列分析，以及基于埃德曼降解的蛋白质N端序列分析服务。对于未知理论序列的蛋白质，提供基于从头测序法的蛋白质从头测序服务，对蛋白序列进行分析。

※服务优势：

1.采用目前世界上先进的质谱仪器 Obitrap Fusion Lumos;

2.可实现对所测定靶蛋白序列 100% 的覆盖;

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4.可测定多种形式的样品: 蛋白溶液、PVDF 蛋白条带;

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6.测序不受N端封闭，PEC和和糖基化等N端修饰的影响。

二、蛋白质组学

百泰派克生物科技采用Thermo Fisher的Orbitrap Fusion Lumos质谱平台结合Nano-LC，提供定量蛋白质组学、靶向蛋白质组学、多肽组学、翻译后修饰蛋白组学等多种蛋白质组学分析服务。此外，百泰派克生物科技新推出基于timsTOF Pro的4D蛋白质组学服务，助力微量样本蛋白组学、大样本群医学及高通量修饰组学等研究工作。

※服务优势：

1 .高通量定量蛋白分析:多对照组大规模实验分析，发现新的生物标记物;

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三、单细胞质谱流式技术分析

百泰派克生物科技采用Fluidigm质谱流式系统进行单细胞质谱流式技术分析，采用金属元素标记物（通常是金属元素标记的特异抗体）标记细胞表面和内部的分子，然后用流式细胞原理分离单个细胞，再用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）分析单个细胞的原子质量谱，最后将原子质量谱数据转换为细胞表面和内部的信号分子表达量。

※服务优势：

1.技术先进，填补技术空白

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单细胞RNAseq受成本等因素限制，所有样本细胞汇总的分析数目一般在2x10^4个左右，而流式质谱技术一次（单样本）就可分析至少10^5的细胞，实现了数量级的提高，且成本不高于单细胞RNAseq。

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③可检测细胞存活率、细胞大小、mRNA转录子表达量、DNA合成速率以及蛋白酶活性等。

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五、生物药物表征

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