脂质代谢途径研究计划(Lipid metabolites and pathways strategy, LIPID MAPS)是一个关于脂质分类、功能注释、代谢途径的数据库。[1]，各个数据库中包含了大量的有用信息：基因组信息存储在GENES数据库里，包括完整和部分测序的基因组序列；更高级的功能信息存储在PATHWAY数据库里，包括图解的细胞生化过程如代谢、膜转运、信号传递、细胞周期，还包括同系保守的子通路等信息；KEGG的另一个数据 库是LIGAND，包含关于化学物质、酶分子、酶反应等信息。
通过LipidMaps对差异脂质进行结构、类别等信息注释，并进行分类富集分析，根据分类富集分析的结果可进一步了解脂质的功能与代谢途径。

差异脂质功能分类富集图：基于lipidmaps根据脂质的功能相似性，对脂质进行分类，并对各个类别进行富集分析，对不同脂质在同一功能分类中的数量进行fisher检验得到对应富集显著程度的 p value值 ，-log10 p value数值越大，表示在该功能分类中富集到的脂质越多。图中不同颜色表示不用的功能分类，-log10 p value数值越大表示富集显著性越高。

差异脂质关联网络图：计算不同脂质间相对峰响应值的皮尔森相关系数构建关联网络，不同的颜色代表脂质不同的功能分类，圆圈大小代表IF数值，数值越大，脂质的差异越大。圆圈之间的线条粗细代表相关性的程度，皮尔森相关度的绝对值越高，线条越粗，一个点表示一个脂质。

差异脂质结构注释富集图：根据脂质的结构相似性对已有注释信息的脂质结构进行分类，并对各个类别进行富集分析。横坐标代表错误发现率(false discovery rate, FDR)校正后的q value，再经log10取对数后的负值，即-log10 (FDR q value)，其中点线代表显著性富集的阈值(q <0.05)。条形图越长，颜色越红表示富集结果越显著。