高通量的现代分析技术在提供生物样品丰富代谢信息的同时,也为后续数据分析和解释带来极大的挑战。本文以代谢组学数据分析为主线,在数据预处理阶段的归一化方法和多变量统计分析建模阶段的整合分析方法两个方面提出新的方法以及研究思路,并将其应用在电针干预慢性萎缩性胃炎大鼠模型的代谢组学研究中,最后还设计了一款实用型的谱峰归属软件。主要研究成果包括:第一部分提出了一种归一化新方法。该方法首先基于相对标准偏差将方差较大的变量剔除,随后结合概率商归一化方法求出整体浓度缩放系数。利用构造的模拟数据和电针干预慢性萎缩性胃炎大鼠模型真实的尿液数据进行验证,将新方法分别与常数和归一化方法和概率商归一化方法进行比较,结果发现:新方法在差异变量数较多、组间差异较大、噪声干扰严重等情况下均表现出了明显的优势。第二部分基于多块偏最小二乘方法对核磁共振代谢组学数据融合分析提出了新的研究思路,并将该研究思路应用于电针干预慢性萎缩性胃炎大鼠模型实例。首先,将多块偏最小二乘整合分析作为一种多块数据线性回归方法,通过模式识别图和模型参数观察建模效果,通过权重参数定量权衡不同种样品类型的重要性,以及通过模型负载分析各样品变量的相关性。其次,将多块偏最小二乘(MB-PLS)用作一种新的整合滤波方法,滤除干扰信息后数据所建的PLS-DA模型提高了分析结果的准确性。最后,基于PLS-DA滤波进行多块偏最小二乘的整合分析,将滤波整合分析模型与非滤波整合分析模型进行对比,结果发现滤波后的整合分析模型更加接近回归分析所得的结论,这说明整合分析配合使用恰当的滤波预处理将会提高模型的可解释性。本文提出的归一化新方法具有良好的性能和普适性,而且基于多块偏最小二乘算法的整合分析研究方法和思路可以为代谢组学研究提供灵活、实用的数据融合分析技术。最后,设计了一款绿色、实用、可靠的谱峰归属软件。