全流程可重复！R语言脂质组学：原始数据→功能解析

摘要

脂质组学已成为生物医学研究中具有变革性的学科，为代谢信号传导与疾病病理生理机制提供高分辨率解析。R语言凭借完善的生物统计基础架构，成为复杂脂质组学数据可扩展分析的主流平台。本文提出１套完整的R语言脂质组学分析路线图，围绕标准化分析全流程构建：从原始数据采集、预处理，到结构注释、统计建模与功能解析。本文筛选并整合了１套经严格验证的主流R包（4.3.0版本），包括用于特征提取的xcms、MSnbase，基于碎裂模式鉴定的LipidMS 3.0，以及用于质控与归一化的lipidr。同时阐述了如何整合mixOmics、clusterProfiler等高级工具，搭建脂质差异丰度到系统生物学层面功能解析的桥梁。本文重点关注可重复性、命名标准化及机器学习在生物标志物发现中的新兴作用。通过将这些工具整合为连贯的分析流程，本文为研究者提供结构化参考，并进一步探讨了脂质组学研究中常见的方法学缺陷、统计假设与可重复性限制。该结构化方法可助力系统性工具选择，加速将复杂脂质组学特征转化为可重复、具有临床意义的研究成果。

mkrokidis@ionio.gr

#脂质组学 #R软件包 #脂质本体 #功能分析 #数据处理 #多组学整合

脂质组学分析路线图

步骤1：数据采集与预处理

图1基于R的整合式脂质组学分析流程

R环境下脂质组学分析流程的示意图，涵盖5大核心模块：

（I）预处理与谱图管理；

（II）多变量建模与机器学习；

（III）功能推断（clusterProfiler、孟德尔随机化）；

（IV）基于图的网络分析；

（V）兼容SBML格式的多组学整合。

步骤2：决策与软件包选择

图2脂质组学工具选择决策矩阵

该路线图依据算法优势筛选核心验证R包：xcms与MSnbase用于原始数据导入，lipidr用于内标归一化，统计分析路径根据样本量分为limma（小样本）与随机森林（大样本）。该逻辑架构确保工具选择具备统计学依据，而非随意选择。

下游计算脂质组学可重复性最佳实践

图3R环境下的功能预测、常规数据分析与可视化

分析流程从（A）开始，采用xcms、MSnbase与 lipidr进行原始数据预处理，通过归一化与质控建立可靠分析基础；

（B）开展统计分析（主成分分析、差异检验），鉴定结构化变异与显著脂质特征；

（C）通过功能注释与通路整合，将分析结果与生物学意义关联；

（D）通过可视化总结并呈现研究结果。箭头表示从数据采集到生物学解析的逻辑流程，各阶段可迭代优化。

表1 脂质组学主流R工具概览：核心功能、局限性与挑战

按功能分类列出脂质组学核心R工具，包含核心功能、局限性与参考文献。

补充材料

链接下载

https://www.mdpi.com/article/10.3390/metabo16050288/s1

本路线图对应的R脚本与计算流程公开存储于GitHub仓库

https://github.com/MariaChristinaPapatheodorou/Computational-Roadmap-for-Lipidomics-in-R-From-Raw-Data-to-Functional-Insight---codes

详细总结

思维导图（mindmap）

核心R工具汇总表

参考

A Structured Computational Roadmap for Lipidomics in R: Reproducible Workflows from Raw Data to Functional Insight

Metabolites 2026, 16(5), 288; https://doi.org/10.3390/metabo16050288

260422Lipid_R.pdf

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