1.代謝物的結構鑒定：
質譜（MS）：將代謝物通過質譜儀進行分析，以獲得其質量/電荷比的信息，這有助於推斷分子質量和可能的結構。
核磁***振（NMR）光譜：對代謝物進行NMR光譜分析，獲得其氫原子和碳原子的化學環境信息，進壹步推斷其結構。
紅外（IR）光譜：通過IR光譜分析，可以獲得代謝物中功能團的信息。
以上方法可以單獨使用，也可以結合使用。
2.數據預處理：
峰匹配和歸壹化：對以上結構鑒定得到的數據進行預處理，包括峰匹配、歸壹化處理，確保數據質量適合進行PCA分析。
3.主成分分析（PCA）：
數據導入：將處理後的代謝物數據導入統計軟件或專用的生物信息學工具。
PCA運算：應用PCA算法，該算法通過提取數據的主要變異來源來降低數據維度，同時保留大部分數據信息。
結果解釋：分析PCA得到的主成分，每個主成分代表數據集中的壹個變異方向。這有助於識別樣品間的差異和代謝物間的相關性。
4.可視化和解釋：
主成分得分圖：繪制主成分得分圖，以直觀展示樣本之間的關系。
負荷圖：負荷圖可以幫助理解哪些變量（代謝物）對主成分的貢獻最大。
5.進壹步的數據分析：
統計驗證：進行統計測試，如ANOVA或t檢驗，以驗證PCA結果的統計顯著性。
生物學解釋：將PCA結果與生物學知識結合，尋找可能的生物學解釋或機制。