எங்கள் குழு ஒவ்வொரு ஆண்டும் அமெரிக்கா, ஐரோப்பா மற்றும் ஆசியா முழுவதும் 1000 அறிவியல் சங்கங்களின் ஆதரவுடன் 3000+ உலகளாவிய மாநாட்டுத் தொடர் நிகழ்வுகளை ஏற்பாடு செய்து 700+ திறந்த அணுகல் இதழ்களை வெளியிடுகிறது, இதில் 50000 க்கும் மேற்பட்ட தலைசிறந்த ஆளுமைகள், புகழ்பெற்ற விஞ்ஞானிகள் ஆசிரியர் குழு உறுப்பினர்களாக உள்ளனர்.
அதிக வாசகர்கள் மற்றும் மேற்கோள்களைப் பெறும் திறந்த அணுகல் இதழ்கள்
700 இதழ்கள் மற்றும் 15,000,000 வாசகர்கள் ஒவ்வொரு பத்திரிகையும் 25,000+ வாசகர்களைப் பெறுகிறது
Harry Gilbert*
The newest of these sciences, metabolomics, combines analytical biochemistry to evaluate the metabolic complement with sophisticated informatics, bioinformatics, and statistics. Because the chemistry of metabolites is variable, several analytical techniques must be used for their extraction, separation, detection, and quantification. The technologies have significantly advanced in the last ten years, enabling the simultaneous study of thousands of chemicals. However, this has brought about the current bottleneck in metabolomics, which is how to extract information from unprocessed data from numerous analytical platforms and conduct the necessary analysis in a biological context. The resulting high-density data sets need to go through a variety of preprocessing stages, such as peak detection, integration, filtering, normalization, and transformation, before any statistical analysis can be carried out on them. The goal of this article is to provide a comprehensive overview of the state of the art in metabolomics technologies from both an analytical and a bioinformatics perspective. We outline the difficulties that metabolomics researchers are currently facing and provide the readers some solutions.