TBIA 14-2023 药学数据集 药学相关的组学

在TBIA 14-2023药学数据集中，关于药学相关组学的一个重要变化是增加了对代谢组学数据分析的要求。这一改动旨在更精确地评估药物对人体内小分子代谢物的影响。

以“代谢组学数据采集与处理”为例，新旧版本的主要区别在于增加了对非靶向代谢组学技术的描述。旧版标准中仅提到了使用液相色谱-质谱联用（LC-MS）技术进行靶向代谢物检测的方法，而在新版标准中新增了非靶向代谢组学的内容，强调了通过全谱扫描获取更多未知代谢物信息的重要性。

应用此条文时，首先需要确保实验设计合理，包括选择合适的样本类型、确定采样时间点等。其次，在数据采集阶段，应选用高分辨率质谱仪，并设置适当的参数来优化信号强度和信噪比。数据预处理环节则包含峰识别、积分以及归一化等多个步骤，目的是减少仪器误差并提高数据可比性。

此外，对于非靶向代谢组学数据的分析，推荐采用多元统计方法如主成分分析(PCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)，以便发现潜在的生物标志物。同时，还需要结合生物学知识对结果进行验证，例如通过文献回顾或者湿实验室实验来确认发现的结果。

总之，遵循TBIA 14-2023中关于代谢组学的新要求能够帮助研究人员获得更加全面且准确的数据，从而为药物研发提供强有力的支持。