本期人物专访，我们有幸邀请到肯塔基大学Hunter N.B. Moseley教授，他将担任 Metabolites 期刊于2026年10月14至16日举办的第五届代谢组学国际线上会议的大会主席。此次访谈中，Hunter N.B. Moseley教授向我们介绍了其在代谢组学数据分析与多组学整合方面的研究进展，分享了领域未来的热点方向与跨学科挑战，并从开放科学与开放获取出版的角度，展望了代谢组学研究的发展趋势。

• 受访人简介

Hunter N.B. Moseley教授 (肯塔基大学分子与细胞生物化学系)

• 访谈内容

Q1. 能否介绍一下您目前的研究方向，以及近期的研究进展？

A：我们的实验室主要致力于开发高效的代谢组学数据分析方法，并推动其与各类知识库及其他组学数据的整合，从而实现更具生物学和生物医学意义的结果解读。

在最新研究中，我们构建了一系列机器学习模型，能够为来自KEGG、MetaCyc和Reactome三大知识库中独立定义的8000多个代谢通路，预测高质量的“代谢物-通路”注释关系，模型的平均Matthews相关系数达到0.904。这些模型基于化合物的化学结构信息进行预测。我们进一步将其应用于从Metabolomics Workbench下载的900多个实验性代谢组学数据集的通路富集分析中，结果显示：在这些数据集中，可检测到的通路数量中位数提升了约8倍，显著增强了分析能力。

此外，我们也非常重视数据管理中的FAIR原则 (即可查找性、可获取性、可互操作性和可复用性) 以及开放科学的推广。围绕这一目标，我们开发了一系列开源工具，以提升相关数据资源库和知识库的“FAIR”水平。例如，我们开发了开源mwtab Python库，用于更高效地访问Metabolomics Workbench数据资源；同时还建立了Metabolomics Workbench文件状态网站，对该数据库中所有数据集进行每周质量评估。近期，我们已发布mwtab Python包的重要新版本，并对文件状态网站进行了大幅更新。

Q2. 您在科研过程中是否遇到过一些挑战？又是如何克服的？

A：我们的研究具有高度的跨学科特性，这也意味着，如果想要开展高质量的研究工作，就必须具备多个学科领域的专业知识。具体而言，我们的研究涉及分析化学、生物化学、计算机科学、数学、生物信息学以及统计学等多个方向。

例如，要构建一个高性能的机器学习模型，用于预测“代谢物-通路”注释并应用于通路富集分析，就需要对多个领域有深入理解：包括化学结构 (有机化学)、代谢组学数据 (分析化学与生物化学)、图论 (数学)、多任务分类与神经网络 (计算机科学)，以及KEGG、MetaCyc 和Reactome等知识库 (生物化学与数据科学)，同时还离不开扎实的数据分析能力 (统计学与生物信息学)。

有人认为，当今几乎所有科研都在走向跨学科，我对此是认同的。不过，不同类型的跨学科之间仍然存在差异——有些研究只是涉及两个学科的交叉，而有些研究则需要深度融合三个及以上学科，而我们的工作正属于后者。

与此同时，跨学科研究通常周期更长，也对研究人员的培养提出了更高要求，尤其是对研究生而言，往往需要更长时间来建立完整的知识体系。此外，这类研究在论文和科研项目的评审过程中也更具挑战性，因为审稿人需要具备更广泛的背景知识，才能进行全面且公正的评价。

Q3. 您认为未来几年代谢组学领域的研究热点将集中在哪些方向？为什么这些方向会变得重要？

A：在我看来，未来几年代谢组学领域的几个重要热点将包括：

一是空间代谢组学与单细胞代谢组学；

二是复杂多组学及环境样本分析，尤其是与微生物组研究的结合；

三是代谢组学与其他组学数据的整合，并在系统生物学框架下进行整体性解读；

四是代谢组学在临床与转化医学中的应用，特别是在精准医疗领域的深入发展。

这些方向之所以备受关注，是因为它们能够从更精细的空间尺度、更复杂的生物系统层面，以及更贴近临床实际的应用场景，推动我们对生命过程的理解不断深化。

与此同时，在这些热点方向背后，一系列关键技术也在持续演进，包括代谢物检测能力的提升、代谢物鉴定方法的优化，以及数据分析技术的进步。这些基础性技术的发展，正不断推动代谢组学整体向前发展，并为新的研究创新、实验设计以及应用场景提供支撑。

Q4. 作为IECM 2026大会主席，您期待打造一场怎样的会议？

A：我们希望打造一场能够汇聚全球不同地区、不同职业发展阶段科研人员的学术会议，围绕代谢组学相关的多样化研究方向展开广泛交流与展示。

同时，依托线上会议形式，IECM 2026也将对所有研究者更加开放与可及，有助于进一步推动开放科学 (Open Science) 的理念传播与实践。

本届会议共设置六大主题板块，涵盖代谢组学研究的主要方向，力求让每位参会者都能找到与自身研究兴趣相契合的内容：

S1. 脂质与营养代谢组学

S2. 生态与环境代谢组学

S3. 代谢组学中的高级数据分析与整合方法

S4. 临床代谢组学与药物代谢

S5. 代谢组学技术进展

S6. 植物与动物代谢及代谢建模

Q5. 您如何看待当前开放获取出版的发展趋势？

A：随着各国科研资助机构和基金会对科研成果公开获取要求的不断增加，开放获取出版已逐渐成为学术发表的主流方式。

但除了政策层面的推动之外，开放获取出版对于推动开放科学的发展也具有重要意义。事实上，开放获取出版本身正是开放科学的重要支柱之一，对于促进科研成果的共享与传播、提升研究的可及性与影响力都发挥着关键作用。

• IECM 2026会议简介

Metabolites 期刊将于2026年10月14日-16日在sciforum.net网络平台召开第五届代谢组学国际线上会议 (The 5th International Electronic Conference on Metabolomics | IECM 2026)。本次会议将聚集代谢组学及生命科学领域的专家学者，共同探讨代谢组学在疾病机制解析、生物标志物发现及精准医学中的研究前沿与未来发展趋势，旨在进一步推动相关领域的持续发展与创新应用。

会议时间：2026年10月14-16日

会议形式：英文线上会议 (免费参加)

会议邮箱：iecm2026@mdpi.com

欢迎对本次会议或IECM系列会议感兴趣的学者通过会议主页上的”Subscribe”功能进行订阅，以便及时获取最新的会议动态：https://sciforum.net/event/IECM2026

重要日期：

会议摘要截止日期：2026年6月12日

会议摘要接收通知日期：2026年7月13日

会议注册截止日期：2026年10月8日

投稿要求：

1、请于2026年6月12日之前，通过会议官网的“Submit Abstract”提交一份200-300字的英文摘要，所提交的摘要将被编入会议论文摘要集中。大会委员会将根据内容进行优选，并根据摘要内容安排口头展示  (15分钟) 或海报展示。

2、所有投稿将在Sciforum平台上进行，会议不接受电子邮件或纸质稿件形式的投稿，请自行保留底稿。在被本次会议接收后，除非有特殊原因，否则不得撤回。

出版机会：

摘要被本次会议接收的作者可以向发表在 Metabolites 的会议特刊投稿全文，并享受20%的文章处理费折扣。还可以选择将4-8页的会议论文投稿到Biology and Life Science。

会议特刊Recent Advances in Metabolomics (IECM2026) 聚焦代谢组学前沿进展，涵盖技术创新、数据分析及多领域应用，面向IECM2026参会作者及全球研究者开放投稿。

了解更多特刊信息：https://www.mdpi.com/journal/metabolites/special_issues/F22TDQ79FL

会议奖项：

为致敬作者们杰出的学术成就，以及对本届会议的大力支持，本次会议设置最佳口头报告奖与最佳海报奖。

奖项数量共为6个，所有获奖者将由会议评委会评选得出。每位获奖者将获得一张获奖证书和200瑞士法郎的奖金。

如果您对本次会议感兴趣，请于规定时间内在会议官网投递稿件。如有疑问，欢迎随时联系我们：iecm2026@mdpi.com。

• Metabolites 期刊介绍

主编：Amedeo Lonardo, Azienda Ospedaliero-Universitaria, Italy

期刊致力于为研究代谢物与代谢相关的学者提供一个快速发表的平台，内容涵盖代谢组学、代谢生物化学、计算和系统生物学、生物技术和医学领域相关的代谢物以及代谢方面的研究。期刊在JCR数据库中位于Biochemistry and Molecular Biology分区Q2，5-Year Impact Factor为4.1。 

2024 Impact Factor：3.7

2024 CiteScore：6.9

Time to First Decision：16.7 Days

Acceptance to Publication：3.6 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/metabolites