内标可以作为定量分析的校正依据， 也能反应样品前处理环节的一致性以及仪器设备的状态信息。在样品前处理环节，提取溶剂中添加固定浓度的内标，可以达到监控的目的。
例如，在正常情况下，添加的内标浓度和体积均一致，质谱图中内标的响应值原则上应处于同一水平线，根据内标响应的波动情况，可以监控在多样品的情况下，人员操作水平是否一致，是否按规定的体积添加溶剂，是否漏掉特定的操作步骤等。
内标物的选择，原则上是完全化学惰性，但由于样品的个性化差异及复杂的基质效应干扰，不可能避免的会产生一些特异性变化，单一内标会带来误判。为了避免此类情况，同时采用多种内标可以有效的防止此类误判，例如下图：
从图中可以看出，A内标有3个样品的响应值异常，按常规判断属于前处理环节出现问题，但同时添加的B内标对应的响应正常，表明前处理环节是准确，仅说明此部门内标物和样品之间存在特异性的反应，样品提取制备环节的错误或偏差需要多个内标同时判断。
需要注意的是，采用内标监控前处理环节的一致性，需要在前处理的初始阶段选择添加含内标溶剂。
内标物质的添加，还可以对液质分析中离子源响应值进行监控判断，质谱响应信号是否存在系统性偏差，也是数据分析的一个重要参考。
代谢物检测，对数据质量非常敏感，仪器设备的稳定性直接决定数据质量，质谱检测中，特别是对大队列样品检测过程，时间跨度大，色谱行为的稳定性受很多因素的影响，例如温度的变化、流动相中气泡的干扰，泵的稳定性，柱压波动等，如何有效的监测这些异常，可以通过标准品重叠图进行分析判断。
即在连续进样过程中，每间隔一定数量的样品，插入一个质控样品，通过该质控样品的重叠情况判断仪器状态。正常情况下，由于是同一份样品，总离子流图应该完全重叠。如果发生漂移，则表明检测过程中，仪器出现较大的波动，数据存在问题。
对于较为稳定的数据，如下图，从进样开始到结束的过程，色谱行为基本稳定，保留时间基本一致：
对于异常情况 ，通过重叠图，可以很直观的反映，如下图：同一成分的总离子流图的时间坐标偏移较大，物质成分不能重叠和对应，仪器的状态有较大的波动和疑问，数据质量不可靠。
查看重叠图的质控样品的类型，可以根据实际选择，医学类样品中，可以参考国际上通用的美国NIST标准品 SRM 1950 Metabolites in Human Plasma（血浆中的代谢物），也可以选择成分已知标准物质。
另外，对液质分析而言，柱压也是监控数据稳定性的一个重要方面，很多情况下，重叠图的异常，伴随柱压的异常，不可避免会产生波动。
液质分析中，色谱分离是重要的环节，由于样品污染，色谱柱柱效会持续降低，对积分结果会产生很大的偏差，甚至会引起严重的漂移，导致检测错误，影响数据质量。有效的监控柱效，是确保数据质量的重要方法。
柱效好坏可以通过峰型直观的判断，也可以采用拖尾因子等参数辅助分析，对大队列样品而言，柱效不可能一直保持初始状态，随着样品数量的增加，会在某个节点产生质变。
例如对于一个一千多例样品的代谢组分析，在初始阶段，峰型正常，对称、峰宽较小，在进样量达到800多例时，峰型有明显变化，峰展宽，拖尾，不对称，在后期阶段，保留时间也随着偏移，表明柱效已经发生显著改变。
以上情况，拖尾明显，以及保留时间发生漂移，均可判定为异常数据，严谨的分析情况下，需要采取策略，让柱效恢复到初始值，对该部分数据重新测量。下图为重新冲洗色谱柱后，柱效恢复的结果：
如果采用拖尾因子分析，也可以起到监控数据的效果，拖尾因子是反映柱效变化的直观指标， 对以上实验过程的综合分析，结果如图所示：（其中横坐标为样品计数，纵坐标为拖尾因子），可以看出，质谱分析中，在大队列样品的情况下，在一定的节点位置，柱效不可避免的会出现衰减，通过连续的数据监控，可以有效的杜绝此类异常数据。
代谢组学分析中涉及的数据量非常庞大，数据分布有一定的规律，可以借助数学工具进行统计学分析，例如主成分分析、聚类分析、归一化处理等等，下图显示了采用PCA主成分分析不同组别样品的分布情况，可以看出红色标注符号的样品可能存在异常。
结 语
数据监控是代谢组学中非常重要的环节，数据监控没有最全面的方式，需要多种方法结合，根据不同类型样品的特点，综合采用多种方法同时进行。避免多人同时操作的个体差异、尽量使用同一种仪器设备、在上机检测前对仪器状态有较为清晰的认识、在样品中穿插不同类型的质控样品、也可借助数学工具来辅助诊断数据的异常等，都是确保数据质量的关键。
但做好代谢组分析，更为重要的是提高分析人员的专业素质，严格按照规范的操作步骤统一进行。
