简介
代谢组学（Metabonomics/Metabolomics）是继基因组学和蛋白质组学之后发展起来的新兴的组学技术，是系统生物学的重要组成部分，研究对象大都是相对分子质量1500以内的小分子物质。
代谢组学是对某一生物体组份或细胞在一特定生理时期或条件下所有代谢产物同时进行定性和定量分析，以寻找出目标差异代谢物。可用于疾病早期诊断、药物靶点发现、疾病机理研究及疾病诊断等。
研究现状
国际上，代谢组学研究很活跃：美国国家健康研究所(NIH)在国家生物技术发展的路线图计划中制订了代谢组学的发展规划；许多国家的科研单位和公司均开始了代谢组学相关研究及业务，如英国帝国理工大学的Jeremy Nicholson实验室、美国加州大学Davis分校的Oliver Fiehn 实验室、美国Scripps实验室、荷兰莱顿大学的Jan van der Greef实验室等。其中许多机构已经开始了多组学整合研究工作。
国内多家科研机构已先后开展了代谢组学的研究工作，包括中国科学院大连化学物理研究所许国旺实验室、中国科学院武汉数学物理研究所唐惠儒实验室、中国科学院上海有机化学研究所朱正江实验室、上海交通大学贾伟实验室、军科院等。
其火热程度由下列近几年SCI论文的数量可看出：
面临挑战
没有任何一个分析技术能够同时分析代谢组中的所有化合物，只能通过选择性地提取结合各种分析技术的并行分析来解决。
样品之间的变异、仪器动力学范围的局限和分析误差的存在也给代谢组学分析带来巨大的挑战。因此在取样方法，新型分析仪器和分析技术的研发等方面，都需要进一步深入开发。
代谢组学分析产生出海量的数据，利用信息学工具来储存和分析这些数据就显得十分的迫切，需要开发功能强大的数据分析工具。
当前我们缺乏适当的代谢组数据库和数据交换版式，需要完善代谢组学数据库，建立代谢产物数据的标准。
