2000년부터 현재까지 대사체 시료 준비 방법과 분석기기의 발전으로 대사체 분석의 해상도와 분해능이 향상되었다. GC-TOF-MS, LC-TOF-MS 등 non-target 대사체 분석으로 대사산물의 전체 패턴 변화와 각각의 양적 변화를 더 정확하게 분석할 수 있게 되었다. \( { } ^ { 1 } \mathrm { H }\) NMR 분석 방법도 일정한 변화를 겪었지만, 비교적 적은 것으로 나타났다.
<h2>대사체 데이터 표준화, 통계분석 알고리즘 및 분석 장비의 다양화</h2> <p>식불 대사체 연구 초창기인 2000년 초반에서부터 현재에 이르기까지 대사체 시료의 준비 및 분석 방법은 물론 분석기기에 이르기까지 많은 발전이 이루어졌다. 특히 대사체 연구의 진전은 분석기장비의 해상도 및 분해능 향상에 힘입은 바가 크다. 분석기기의 변화 양상을 보면 FT-IR, \({}^ { 1 } \mathrm { H }\) NMR 등 non-target 대사체 분석에서 출발하여 화합물의 직접적인 동정이 가능한 GC-TOF-MS, LC-TOF-MS 등으로의 변화가 이루어지고 있다. 즉 대사산물의 전체적인 패턴변화도 중요하지만, 대사산물 각각의 양적 변화를 보다 정확하게 분석해야만 복잡한 대사체 네트웍을 이해 할 수 있기 때문이라 사료된다. \( { } ^ { 1 } \mathrm { H }\) NMR 분석 방법도 어느 정도 대사산물의 정량 분석이 가능하지만, 양을 결정할 수 있는 metabolite의 수가 GC-MS, LC-MS 비해 적기 때문에 특정 metabolite의 양을 알기 위해서는 target 대사체 분석 방법이 주로 사용되고 있다. 최근에는 보다 신속하고 재현성이 높은 데이터 분석을 위해 P NMR 및 DART-TOF-MS 등 분석 장비의 다양화가 이루어지고 있다. FT-ICR/MS 방법은 가장 정밀한 측정이 가능하지만 고가의 분석 장비이기 때문에 식물 대사체 연구의 보편화된 분석기기는 아니다. 장비의 보급이 원활해지고, FT-ICR/MS로 측정된 단일 화합물들의 데이터가 쌓이게 된다면 대사체 분석에서 FT-ICR/MS의 사용이 증가할 것으로 예상된다.</p> <p>대사체 연구의 활성화에 기여한 또 다른 핵심 요소는 다변량 통계분석 알고리즘이다. 또한 대사체 데이터 분석에 필수적인 다변량 통계분석기법 역시 응용범위가 확대됨에 따라 다양한 알고리즘들이 개발되고 있다. 초기의 metabolite의 분석으로 사용된 방법은 전체적인 metabolite pattern의 변화를 보기 위한 방법으로 PCA, PLSDA 기법이 많이 사용되었다. Metabolite 측정을 하게 되면, data의 형태가 spectrum의 형태로 나오게 된다. non-target metabolite fingerprinting을 하면, 전체 metabolite가 나오기 때문에 모든 metabolite의 양을 규정하는 것이 어렵다. 때문에, spectrum의 전체를 종속변수로 정하면, 기계에 따라서 다르지만, 1000개에서 80000개의 변수가 나오게 되고 이 변수들은 각 차원으로 설정이 된다. 이번 많은 차원을 PCA 방법을 통하여 대표되는 component로 차원을 줄여서 계산을 하게 된다. PCA는 많은 차원을 대표적인 component를 정하여 차원의 수를 줄이는 방법이다. 현재의 경우 metabolite의 개별적인 차이에 중점을 두기 때문에 microarray에서 많이 사응된 SAM의 방법을 많이 사용된다. SAM을 이용하기 위해서는 metabolite.의 low spectrum을 사용할 수 없고, 개별 metabolite의 양을 정해 주어야 한다. 따라서 분해능이 뛰어난 GC-MS나 LC-MS의 기법이 발달되고, GC-MS, LC-M에서의 pure compound 데이터가 쌓임에 따라서 spectrum peak에서 metabolite의 종류와 양을 정할 수 있게 되었고, SAM을 이용한 방법이 사용되게 되었다. 이외에도 ICA (independent component analysis) 분석, CCA (canonical correlation analysis) 분석, RF (random forest) 분석 그리고 ASCA (ANOVA-simultaneous component analysis) 분석 기법 등이 사용되고 있다. 그러나 아직까지도 metabolite data의 특성상 많은 차원을 가지고 있기 때분에 PCA와 PLSDA 분석이 많이 사용되고 있다.</p>