各个软件列表和优缺点如下：

1、XCMS

XCMS是2006年发布的、基于R语言的用于LC-MS数据处理分析的软件[2]。该软件是命令行驱动的，需要有R语言基础。XCMS主要用于LCMS raw files数据的pre-processing，包括保留时间校正、数据过滤、峰识别、峰提取等。另外，XCMS也可以整合其他的R包，如ggplot2、prcomp、heatmap2、muma等，进行多变量统计分析和画图、聚类分析、画个性化图形等。

2、XCMS Online

XCMS Online（https://xcmsonline.scripps.edu）是XCMS的网页版本[3][4]，不需要命令行环境，不懂R语言编程也可以自由使用~~目前已被广泛使用。XCMS Online支持多种实验方案数据（Dependent (paired) two-group comparisons, meta-analysis, and multigroup comparisons）的分析，可进行单变量分析和PCA分析，结果包括TIC图等前处理图表、PCA、热图等。只需要简单的两步：上传原始MS数据、选择参数，结果就自动出来了，非常便捷。

值得注意的是，XCMS Online是由开发METLIN数据库的美国斯克里普斯研究院（Scripps Research Institute）开发，因此整合了METLIN数据库，物质定性无缝连接METLIN数据库，网页界面也与METLIN数据库非常相似。另外，XCMS Online还可以进行pathway分析，整合蛋白数据和基因数据，大家可以自行试试。

3、MetaboAnalyst3.0

MetaboAnalyst是2009年公布的一款代谢物数据分析软件[5][6]，也是一款非常受欢迎使用率很高的基于网页的软件工具，目前版本为3.0。MetaboAnalyst支持多种平台的数据（NMR, GC-MS, LC-MS），总共包括了八个功能模块，可以分为三类：统计分析模块、功能注释模块（代谢通路分析与富集分析）、高级分析模块（多组学关联分析、生物标记物分析、power analysis）。

区分于其他的代谢组数据分析软件，MetaboAnalyst最特别的是可以进行代谢通路分析与富集分析、生物标记物分析（ROC曲线）、临床研究的功效分析（power analysis）和样本量估算、与基因表达数据的代谢通路整合分析。因此个人感觉是功能最全最多的一款软件了。不过其貌似不能处理原始数据，只能对经过预处理（preprocessing）的数据进行分析。所以可以结合XCMS来使用，先用XCMS进行原始数据的预处理，再用MetaboAnalyst进行统计分析、代谢通路分析和其他高级分析。

4、OS-Tools差异代谢物分析工具

最后，隆重推荐omicshare云平台上的差异代谢物分析工具啦！（网址：www.omicshare.com/tools）该工具的目的是进行差异代谢物的筛选，采用了单变量统计T检验方法和多变量统计PLS-DA或OPLS-DA方法相结合的方法来筛选差异代谢物，得到的结果包括差异代谢物列表、PCA得分图、(O)PLS-DA得分图、permutation test图等。虽然不像上述所介绍的在线软件那样功能强大，但我们相信差异代谢物筛选是代谢组研究中的一个重要环节，做好了这一步，就事半功倍了！

参考文献：

[1] Grace S C, Hudson D A. Processing and Visualization of Metabolomics Data Using R[M]//Metabolomics-Fundamentals and Applications. InTech, 2016.

[2] Smith CA, Want EJ, O'Maille G, Abagyan R, Siuzdak G. XCMS: processing mass spectrometry data for metabolite profiling using nonlinear peak alignment, matching and identification.Anal. Chem. 2006;78:779–787. DOI: 10.1021/ac051437y.

[3] Tautenhahn R, aĴiGJ, Rinehart D, Siuzdak G. XCMS Online: a web‐based platform to process untargeted metabolomic data. Anal. Chem. 2012;84:5035–5039. DOI: 10.1021/ac300698c

[4] Gowda H, Ivanisevic J, Johnson CH, Kurczy ME, Benton HP, Rinehart D, Siuzdak G. Interactive XCMS Online: simplifying advanced metabolomic data processing and subsequent statistical analyses. Anal. Chem. 2014;86(14):6931–6939. DOI: 10.1021/ac500734c.

[5] Xia J, Wishart DS. Web‐based inference of biological patterns, functions and pathways from metabolomic data using MetaboAnalyst. Nat. Protocol.2011;6:743–760. DOI: 10.1038/nprot.2011.319

[6] Xia J, Sinelnikov I, Han B, Wishart DS. MetaboAnalyst 3.0 ‐ making metabolomics more meaningful. Nucleic Acids Res. 2015;43:251–257. DOI: 10.1093/nar/gkv380