Metabolomika se zabývá studiem endogenních a exogenních nízkomolekulárních látek (metabolitů) v biologickém systému. Necílený metabolomický přístup s využitím kapalinové chromatografie v kombinaci s vysokorozlišující hmotnostní spektrometrií umožňuje identifikaci nových biomarkerů onemocnění, případně může být vhodným nástrojem pro sledování odpovědi na léčbu na individuální úrovni či samotné studium patobiochemických procesů. V případě necíleného experimentu je nutné extrahovat ze zdrojových dat potenciální metabolity pomocí tzv. preprocessingu, v průběhu kterého dochází mimo jiné ke sloučení signálů patřící jednomu analytu. Současné nástroje využívají složité algoritmy pro detekci izotopů, aduktů či fragmentů pocházející z iontového zdroje hmotnostního spektrometru za účelem zabránění výskytu multiplicit v datech a případné chybné identifikaci potenciálních metabolitů. V této práci je popsán skript CROP založený na Pearsonově párové korelaci a retenční charakteristice společně s grafickým znázorněním pomocí korelační sítě, který je schopen tyto falešně pozitivní výsledky účinně odstranit. Alzheimerova choroba (AD) je progresivní neurodegenerativní onemocnění, které je nejčastější příčinou demence vůbec a představuje tak vzhledem ke svému stále se zvyšujícímu výskytu globální problém. Periferní infekce následované systémovým zánětem mohou přispívat ke vzniku AD a urychlovat její progresi v pozdějším věku. Za pomocí cílené metabolomické analýzy a necíleného lipidomického přístupu byla provedena analýza krevní plazmy, mozkové kůry a hippokampu kontrolní skupiny myší (WT) a transgenních myší APdE9, kterým byl podáván lipopolysacharid (LPS) indukující neurozánět. U myší APdE9 + LPS byly pozorovány změny v hladinách lysinu, myo-inositolu, sperminu, fosfokreatinu, acylkarnitinů a diacylglycerolů, oproti myším APdE9 bez LPS. U kontrolních myší byl vliv LPS na metabolom a lipidom zanedbatelný. Tato zjištění jsou v souladu s teorií, že infekcí vyvolaný systémový zánět urychluje změny biochemických drah u myší s AD, ale nikoli u kontrolních zvířat. Výsledky studie přispívají k hlubšímu pochopení úlohy systémového zánětu v patogenezi AD.Metabolomics deals with the study of endogenous and exogenous low molecular weight substances (metabolites) in a biological system. A non-targeted metabolomics approach using liquid chromatography in combination with high-resolution mass spectrometry allows the identification of new biomarkers of disease, or may be a suitable tool for monitoring response to the treatment at the individual level or for the study of pathobiochemical processes themselves. In the case of a non-targeted experiment, it is necessary to extract potential metabolites from the source data by so-called preprocessing, during which, among other things, signals belonging to one analyte are merged. Current software tools use sophisticated algorithms to detect isotopes, adducts, or in-source fragments in order to avoid the occurrence of multiplicities in the data and possible misidentification of potential metabolites. In this work, a CROP script based on Pearson pairwise correlation and retention characteristics along with a graphical representation using a correlation network that is able to effectively remove these false positive features is described. Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that is the most common cause of dementia in general and thus represents a global problem due to its increasing prevalence. Peripheral infections followed by systemic inflammation may contribute to the development of AD and accelerate its progression in later life. Using a targeted metabolomic analysis and a non-targeted lipidomic approach, blood plasma, cortex, and hippocampus from wild-type (WT) and APdE9 transgenic mice treated with neuroinflammation-inducing lipopolysaccharide (LPS) were analyzed. Changes in the levels of lysine, myo-inositol, spermine, phosphocreatine, acylcarnitines, and diacylglycerols were observed in APdE9 + LPS mice, compared to APdE9 mice without LPS. In WT mice, the effect of LPS administration on the metabolome and lipidome was negligible. These findings are consistent with the theory that infection-induced systemic inflammation accelerates changes in biochemical pathways in AD mice but not in WT animals. The results of the study contribute to a deeper understanding of the role of systemic inflammation in the pathogenesis of AD.