本书介绍了代谢组学的技术及应用概况、代谢组学的气相色谱- 质谱联用技术、液相色谱- 质谱联用技术、核磁共振技术、代谢组学数据预处理方法、基于代谢组学数据的多变量分析、基于色谱- 质谱联用技术的代谢物定性，并介绍了植物脂质组、植物代谢网络分析，还讲解了这些技术的具体应用案例，比如 LC-MS 在植物代谢组学中的应用、NMR 在植物发育和其应答生物/ 非生物胁迫中的应用、代谢组学方法在中药研究中的应用。本书最后介绍了代谢组学领域最新的研究趋势，比如代谢组数据的深度挖掘及应用，并将“基于质谱的代谢组学：注释、定量和最佳报告实践指南”作为附录介绍给大家，参考性非常强。
本书适合高等院校、研究院所生物、化学、医药、农业相关专业的本科生、研究生、科研工作者及专业技术人员参考学习。
漆小泉，中科院植物研究所，博导、研究员，现任中国科学院植物研究所植物次生代谢及抗病信号转导创新研究组组长。迄今出版论著1部，发表SCI收录刊物论文30余篇。
陈晓亚，植物生理学家，中国科学院院士、发展中国家科学院院士 ，中国科学院上海生命科学研究院植物生理生态研究所研究员、博士生导师，中国科学院上海辰山植物科学研究中心主任，兼任上海辰山植物园园长。主要从事植物次生代谢调控及表皮细胞发育，早期曾从事植物分类学研究。
王玉兰，现任南洋理工大学教授，曾任中国科学院武汉物理与数学研究所研究员、博士生导师，磁共振与原子与分子物理国家重点实验室主任，生物光谱和代谢学学科带头人。
第1章 概述 001
1.1 代谢物分析技术的发展趋势 003
1.2 代谢组学数据分析现状及其面临的挑战 008
1.3 植物代谢组学的应用 013
参考文献 019
第2章 代谢组学分析技术：气相色谱-质谱联用技术 026
2.1 GC-MS联用的原理和关键技术 027
2.2 样品制备和分析技术 035
2.3 新技术、发展趋势 039
2.4 常见问题，注意事项 041
2.5 展望 044
参考文献 045
第3章 代谢组学分析技术：液相色谱-质谱联用技术 047
3.1 LC-MS基本原理 048
3.2 数据解读 052
3.3 新技术与发展趋势 053
3.4 常见问题和注意事项 057
3.5 展望 061
参考文献 061
第4章 代谢组学分析技术：核磁共振技术 064
4.1 核磁共振发展概况 065
4.2 核磁共振基本原理 065
4.3 核磁共振波谱仪 067
4.4 化学位移 068
4.5 自旋耦合 075
4.6 常见基团的化学位移范围 076
4.7 代谢组学研究中常用的二维谱 082
4.8 核磁共振谱图解析 084
4.9 常见问题及解决方案 095
4.10 植物代谢组学研究中样品的提取方法 097
4.11 新技术及发展趋势 098
参考文献 100
第5章 代谢组学数据预处理分析方法 102
5.1 NMR数据集的预处理 103
5.2 MS数据预处理 106
参考文献 113
第6章 基于代谢组学数据的多变量分析 115
6.1 引言 116
6.2 基于单维统计模式识别 116
6.3 多维统计模式识别 118
6.4 数据模型的识别和验证 129
6.5 模式识别的软件工具 130
6.6 代谢组和其他组学数据的联合分析 132
6.7 小结 140
参考文献 140
第7章 基于色谱/质谱联用技术的代谢物定性 144
7.1 引言 145
7.2 常见有机物质谱裂解规律 148
7.3 GC-MS代谢产物定性方法 150
7.4 LC-MS代谢产物定性方法 157
参考文献 164
第8章 植物脂质组 167
8.1 植物脂质简介 168
8.2 植物脂质的功能 176
8.3 植物脂质碎裂规律 179
8.4 植物脂质组样品制备 181
8.5 脂质组学分析工具 183
8.6 多组学联合分析 189
8.7 展望 190
参考文献 192
第9章 植物代谢网络 197
9.1 引言 198
9.2 植物代谢网络的特征 199
9.3 植物代谢网络的分子生物学研究 206
9.4 存在问题与展望 212
参考文献 213
第10章 LC-MS 在植物代谢组学中的应用 220
10.1 分析样品制备 222
10.2 LC-MS在基因功能研究中的应用 223
10.3 代谢组与基因组重测序数据关联确定候选基因 228
10.4 应用于转基因植物“实质等同性”检测 229
参考文献 233
第11章 NMR 在植物发育和其应答生物/非生物胁迫中的应用 235
11.1 引言 236
11.2 NMR在绿豆种子发育中的应用 236
11.3 NMR在水稻抗虫中的应用 243
11.4 NMR在烟草应答盐胁迫中的应用 251
11.5 机遇与挑战 258
参考文献 258
第12章 代谢组学方法在中药研究中的应用 261
12.1 引言 262
12.2 黄芪药材的多基源鉴别 262
12.3 丹参酮类化合物生物合成途径解析 274
12.4 天麻硫熏综合评估分析 282
参考文献 289
第13章 代谢组数据的深度挖掘及应用 292
13.1 植物代谢组学检测平台 293
13.2 植物代谢组学数据分析方法 298
13.3 植物代谢物注释 306
13.4 植物代谢组学的应用 308
13.5 展望 310
参考文献 311
附录 320
附录1 基于质谱的代谢组学: 注释、定量和最佳报告实践指南 321
附录2 中英文缩略语表 334
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