技能介绍

要解决什么问题

非靶向代谢组学、临床化学或生物标志物项目里，常见瓶颈不是「有没有数据库」，而是 HMDB 字段多、检索入口分散（文本、结构、光谱、样本类型），以及 批量数据与 Web 查询该选哪条路。本技能把 HMDB 5.0 的能力按工程师能直接执行的方式串起来：查什么、怎么验证、何时该下全量包。

技能如何组织工作

1. Web 检索与鉴定

文本：代谢物名、同义词、HMDB0000001 这类 ID，或按疾病、通路、样本类型（尿液、血清、脑脊液等）筛。
结构：ChemQuery 子结构、分子量区间、SMILES / InChI。
光谱：LC-MS、GC-MS、NMR 与实验谱图匹配，用于候选代谢物打分。

2. 单条记录里该看哪些块

化学：分子式、量、2D/3D、InChI、分类。
生物：通路、酶/转运蛋白、亚细胞定位。
临床：正常/异常浓度、疾病关联、生物标志物语境。
分析：NMR/MS/MS、保留时间与参考峰。

3. 规模化与集成

下载页提供 XML（字段最全）、SDF（化学信息学）、CSV/TSV（流水线）、FASTA 等；用外部 ID（KEGG、PubChem、ChEBI 等）做跨库链接。
典型流程：实验谱 → HMDB 光谱匹配 → 分子量/RT/MS-MS 交叉验证 → 样本类型与通路合理性；或按疾病查浓度范围 → 通路/SMPDB 解读。

边界与注意点

HMDB 没有公开 REST API；程序化访问需联系维护团队，R 侧可用 Bioconductor 的 hmdbQuery，或本地解析下载的 XML/CSV。不推荐无授权爬站。学术与非商业使用免费，商业用途需单独授权；发表时引用 HMDB 并固定版本（当前文档指向 v5.0）。大规模分析优先下全量数据而非反复 Web 查询，并区分实验谱与预测谱的质量。