代谢组学方法利用磁共振波谱和色质联用等高通量现代分析技术，对生物体的内源性代谢物进行定性定量分析，以揭示生命体对基因、药物和环境等内外界刺激的响应规律。数据分析是代谢组学研究的关键和瓶颈之一。随着复杂网络理论的发展及其在描述分子系统结构特性中的应用，通过网络可以刻画数据关系，实现数据关联模式的可视化，为解析复杂的代谢组学数据提供了一个新的研究框架和平台。近年来课题组主要致力于借助网络分析工具，发展基于网络策略的代谢组学数据分析方法，主要包括：

（1）代谢谱分析：基于分子网络的离子峰标注、基于网络的批次校正、浓度归一化算法等；

（2）代谢网络建模与通路分析：研究代谢物关联网络模型的构建方法、基于扰动网络的通路富集算法；

（3）互作代谢组学（Interaction metabolomics）：发展多尺度网络建模与分析方法，探究分子、细胞、器官等层面的代谢互作模式。