数据预处理与质控    1、原始数据解析、峰提取 / 对齐 / 积分；    2、评估总离子流图、缺失值、批次效应（PCA），过滤低质量数据。 物定性与定量    1、基于数据库（如 HMDB、Metlin）匹配 m/z、保留时间，确定代谢物身份（标注可信度 Level 1-4）；    2、对代谢物进行相对 / 绝对定量，得到各样本的代谢物丰度表。 差异代谢物筛选    1、单变量分析（t 检验、ANOVA）：计算 P 值、Fold Change；    2、多变量分析（PLS-DA/OPLS-DA）：得到 VIP 值；    3、结合 FDR 校正，筛选组间显著差异的代谢物。 模式识别与分类    1、无监督模型（PCA）：观察样本整体聚类趋势；    2、有监督模型（PLS-DA）：验证组间分离效果，辅助筛选关键变量。 功能与通路分析     1、富集分析（如 MetaboAnalyst）：将差异代谢物映射到 KEGG/GO 通路，确定显著富集的生物学通路；     2、代谢网络构建：基于代谢物的相关性、通路上下游关系，绘制调控网络。 生物标志物与应用     1、筛选候选标志物组合，通过 ROC 曲线计算 AUC、灵敏度 / 特异度，评估其诊断 / 预测性能；     2、结合表型信息，提出代谢调控机制假设。 结果整合与报告     1、可视化差异代谢物（火山图、热图）、通路（气泡图）、网络（互作图）；     2、撰写包含数据、结论、生物学意义的分析报告