代谢组学概述

代谢组学概述目录3样品预处理与提取4代谢物检测技术汇报内容5数据处理方法6研究计划2研究对象1背景、概念和意义背景概念意义对基因、mRNA、蛋白质的研究催生了基因组学、转录组学、蛋白质组学。这些组学描述的内容是可能发生的事件，受到诸多环境、饮食、年龄等因素的影响，且会有平衡和反馈机制，这些可能的事件并不一定发生。传统毒理学实验耗时、难以进行高通量研究，毒性终点单一、难以确定毒性作用机制，多研究致死效应，难以研究低浓度暴露的影响与长期效应。小分子的产生和代谢才是这一系列事件的最终结果；其它组学所起的改变会在代谢层面放大，更灵敏；代谢物结构与功能清楚，数量少，更容易解释其机理变化。研究背景与意义—优势代谢组代谢组学环境代谢组学利用代谢组学技术探讨生物有机体与生态环境之间相互作用的一门学科，着重于研究生物体应对环境影响因素的代谢变化。研究生物体系受外部刺激所产生的所有代谢产物变化的科学，反映的是外界刺激或遗传修饰的细胞或组织的代谢应答变化。一个细胞、组织、器官或者一个生物体中在某一特定状态下的所有内源性小分子代谢产物的集合，如氨基酸、糖、有机酸、脂肪酸、核苷、核苷酸等。研究背景与意义—基本概念代谢产物分析代谢物靶标分析代谢轮廓分析代谢指纹分析代谢组学对少数所预设的一些代谢产物的定量分析对少数所预设的一些代谢产物的定量分析对限定条件下的特定生物样品中所有代谢组分进行定性和定量只有第4层次才是真正意义上的代谢组学研究。目前，代谢组学的最终目标还是不可完成的任务。研究背景与意义—相关分类定性并半定量分析生物样品中全部代谢物代谢组学应用疾病诊断药物研发与评价中药现代化研究营养代谢组学微生物和植物研究系统毒理学研究背景与意义—应用毒物与细胞或组织相互作用内源性代谢物质比例、浓度变化轻微时，与体液交换组成进行代谢调控应用现代分析手段定性和定量研究内源性代谢产物分析生物体内在毒物作用前后代谢产物图谱的变化识别毒物靶标、剂量关系、毒性作用机制和生物标志物剧烈时，动态平衡彻底丧失，体液中出现毒性生物标志物研究背景与意义—原理研究流程研究流程样品制备•进行动物实验，收集生物体液和组织样本，进行样品预处理与提取。代谢物检测•用高通量，高分辨率，高重复性的谱学手段，如核磁共振NMR、液质联用LC/MS、气质联用GC/MS等进行检测。数据预处理•峰匹配，基线矫正，积分，归一化，标度化多元数据分析结果解释模式识别和统计分析，如PCA、PLS-DA、OPLS-DA等。解析与机体生理病理有关的生化过程。实验对象人类与鼠类等陆生脊椎动物蚯蚓等陆生无脊椎动物斑马鱼、虹鳟鱼等鱼类水稻、拟南芥等陆生植物贻贝等软体动物浮萍等水生植物端足虫等节肢动物应用较多研究流程—实验对象样本来源体液组织细胞其它血、尿、唾液、眼泪、精液、羊水、脑脊液以及各种腺体的分泌液(胆汁、胰液、肠液)心、肝、脾、肺、肾、肌肉、骨骼、脊髓、脑组织动植物细胞、酵母细胞、细菌、真菌、病毒个体血液被认为是最具研究价值的一种体液，含有多种代谢物，能够较为全面反映生物体的代谢状况。尿液与肾有着密切联系，同时机体代谢、疾病等情况，也会造成尿液中化学组成的改变。肝是进行代谢的主要场所。因此血、尿、肝组织的整合分析在代谢组学研究中发挥着重要作用。粪便等研究流程—样本来源用水和有机溶剂共同提取，以分别获得亲脂相和极性相代谢物。推荐甲醇/氯仿/水（2/2/1.8）分两次添加或乙腈/甲醇/水（2/2/1）一次性添加。提取直接或冷冻干燥后保存于-80℃。提取前体液样品一般要离心，组织样品一般要匀浆。其它预处理为避免由于残留酶活性或氧化还原过程降解代谢产物和产生新的代谢产物，通常需对所收集样品进行快速淬灭，灭活的方法很多，如液氮冷冻、酸处理等。快速淬灭研究流程—样品预处理与提取除了核磁共振NMR和普通的GC/MS、LC/MS之外，用于代谢组学的分析技术还有气相色谱-飞行时间质谱、超高效液相色谱-飞行时间质谱、傅里叶变换质谱、傅立叶离子回旋共振-质谱和毛细管电泳-质谱联用等。由于代谢产物和生物体系的复杂性，至今为止，尚无一种能满足所有要求的代谢组学分析技术。只有通过组合不同的分析技术才能够比较全面准确地测定代谢组内容。方法优点缺点NMR样品处理简单、无损伤性、测试手段丰富、定性与定量分析、无偏向性、分析快速灵敏度低GC/MS高分辨率、高灵敏度、重复性好、具备完整的数据库、分析成本较低需衍生化、选择性分析、定量不够准LC/MS高灵敏度、动态范围宽、样品处理简单、分析成本较低破坏性、选择性分析、定量不够准、基质干扰、无数据库常用的代谢组学分析技术比较研究流程—检测技术提高NMR灵敏度分析注意事项GC/MS衍生化主要衍生化试剂是硅烷化试剂MSTFA和BSTFA，三甲基氯硅烷可用作衍生化催化剂，常溶于吡啶中使用超高磁场强度的核磁共振波谱仪、使用冷冻到4.5K的探针、使用二维核磁技术、用CPMG（Carr–Purcell–Meiboom–Gill）自旋回波序列消除蛋白质类大分子物质的干扰研究流程—检测技术在生物样本中，并不是浓度高的代谢物其对生物体系的影响就一定大。因此在数据分析时对浓度大小不同的代谢物要一视同仁。通常是采用单位方差缩放或Pareto缩放，即将每个变量的数据点除以其标准偏差或标准偏差的平方根。不同实验个体之间的差异可能较大，从而导致分析结果的偏差。因此需要归一化来消除这种系统偏差。通常采用的方法是谱峰总积分的归一化、肌酐浓度归一化和概率商归一化。NMR数据包含了化学位移和谱峰强度的信息。可采用仪器自带的TOPSPIN软件进行手动调相和基线校正，化学位移以内标物定标。对一定区间的谱图用极窄的分段进行分段积分或完整输出，同时，去除包含提取溶剂和内标峰的区间，然后将积分表输出到文本文件。GC/MS和LC/MS数据包含了保留时间、离子的质荷比m/z以及谱峰强度的信息。可用XCMS数据包对得到的总离子流图谱进行峰匹配，峰识别及峰对齐操作，并从中提取有效数据。导出归一化标度化研究流程—数据预处理模式识别方法非监督方法主成分分析系统聚类分析非线性映射监督方法PLS-DA或OPLS-DA软独立建模分类法k-最近邻法神经网络PCA应用最广泛，其将复杂的数据降到一个低维空间，以分类图的形式显示出来，能够获得研究对象的可视化总览，而不受其他人为因素的影响。为了在差异较为细小时获得更为准确的结果，偏最小二乘法-判别分析PLS-DA根据样本间的预设分类标准来统计与建模。OPLS-DA是先采用滤噪技术正交信号校正来滤掉由与实验目的不相关的因素所引起的代谢变化再进行PLS-DA。还需要验证模型的有效性和显著性。研究流程—多元数据分析SIMCA-P(UmetricsAB,Umeå,Sweden)分析的结果以得分图表示样本的分离聚合情况，以载荷图表示样本之间分类的差异变量。将载荷图与得分图对应起来看，就可以发现在与样本分类聚集相应的方向上，那些离原点越远的变量（相应的权重系数也越大），对分类的贡献越大。将这些变量所对应的谱峰与代谢物数据库进行比较确定它是什么代谢物，进而推断机制，并有可能找到生物标志物。研究流程—多元数据分析数据库名网址说明KEGG关于代谢调节和通路的数据库HMDB关于代谢物的数据库，包括超过150种生物体中的各种代谢途径LipidSearch脂类代谢物数据库Metcore人类信号表达、调控以及代谢物的生物通路数据库UMBBD微生物生物催化反应和生物降解通路文献中常用的代谢物数据库代谢组学研究的目的之一就是了解各种小分子在生物体内的生物功能、代谢途径与网络。目前代谢组学研究尚未有功能完备的数据库。研究流程—结果解释