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代谢组学及其分析技术的研究进展_李宁

代谢组学及其分析技术的研究进展_李宁
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(收稿日期:2014-03-23;修回日期:2014-05-09)

代谢组学及其分析技术的研究进展

李宁1,范雪梅2,王义明2,王玉1,3*,罗国安2(1. 中国药科大学药学院,南京 210009;2. 清华大学化学系,生命有机磷化学及化学生物学教育部重点实验室,北京 100084;3. 江苏省食品药品检验所,南京 210008)

摘要:代谢组学是一门对生物体或细胞中全部低分子质量代谢产物进行定性、定量分析的学科,将在内外因素的作用下产生的代谢物质的动态变化与病理生理相关联。它主要应用在微生物学、植物学、食品及营养科学、毒理学研究、临床疾病诊断及药物开发等领域。本文对代谢组学的研究流程及各种分析技术在代谢组学中的应用和特点,各种分析技术各自的优缺点等进行了综述。并对相关技术要点和实际应用中存在的问题进行了讨论。

关键词:代谢组学;生物标记物;核磁共振;气质联用;液质联用

中图分类号:O657 文献标识码:A 文章编号:1672-2981(2014)07-0668-05

doi:10.7539/j.issn.1672-2981.2014.07.017

Development of metabolomics and its analytical technique LI Ning1, FAN Xue-mei2, WANG Yi-ming2, WANG Yu1,3*, LUO Guo-an2 (1. School of Pharmacy, China Pharma-ceutical University, Nanjing 210009; 2. Key Laboratory of Bioorganic Phosphorus Chemistry & Chemical Biology (Ministry of Education), Department of Chemistry, Tsinghua University, Beijing 100084; 3. Jiangsu Institute for Food and Drug Control, Nanjing 210008)

作者简介:李宁,女,硕士研究生,主要从事药物分析研究,E-mail:ln_cpu@https://www.sodocs.net/doc/d27551992.html, *通讯作者:王玉,男,教授,博士研究生导师,主要从事药物分析研究,E-mail:yuwang1954@https://www.sodocs.net/doc/d27551992.html,

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代谢组学是一门研究生物体内源性代谢物质的种类、数量及其在内外因素下变化规律的学科,它是系统生物学的重要组成部分。20世纪90年代末,Nicholson[1] 首次提出“metabonomics”概念,它的含义是“定量测定生物系统对病理生理刺激以及基因改变产生的多参数代谢的动态应答”。随后,Fiehn [2]又首次提出“metabolomics”概念,将代谢组学定义为定性定量测定特定限定条件下生物样品中的总体代谢谱。随着这项学科研究的发展,现在科学家们认为代谢组学(metabonomics/metabolomics)是对某一生物或细胞内所有低分子质量(MW<1 000)的代谢物质进行定性和定量分析,将在内外因素作用下产生的代谢物质的动态变化与病理生理相关联。

代谢组学的研究对象是生物体内小分子代谢物总和的代谢组,它们是基因表达和代谢产生的中间产物或最终产物。代谢组学处于生命信息传递的终端,它能表现出生物体系整体功能或状态的最终结果,并且与基因组学、转录组学和蛋白质组学共同构成系统生物学整体。代谢组学具有代谢物种类远小于基因蛋白的种类数、代谢物易被检测、各个生物体系研究手段与技术通用等优点[3]。随着分析技术的不断发展完善和数据处理方法的不断优化创新,代谢组学的研究范围涉及微生物学、植物学、食品及营养科学、毒理学研究、临床疾病诊断、药物开发等诸多研究领域。本文将对代谢组学研究的流程及其相关的分析技术的进展进行介绍。

1 代谢组学研究流程

代谢组学研究流程一般包括生物样品的采集,样品预处理,数据的采集、分析和解释等[4]。分析技术和数据处理方法构成其主要研究平台。

1.1 生物样品采集

代谢组学的研究对象通常是生物样本,一般有生物体液(如血液、尿液、唾液和脑脊液等)、细胞提取物、细胞培养液、组织提取液以及粪便等。实验设计中应充分考虑样品收集的种类、部位、时间、样本群体等因素。在研究人类样本时,还需要考虑组间性别、种族、年龄、体重、饮食习惯和地域等因素[5]。在处理生物样本时要避免样本受残留酶活性或氧化还原反应等的影响。一般需要对所收集的样品进行快速猝灭,如采集之后立即进行液氮冷冻、酸处理等[6]。

1.2 生物样品预处理

生物样品预处理应该根据不同的化合物选择不同的提取方法,并对提取条件进行优化,除去干扰杂质,将样品转化为适合测定的物质形式,以提高仪器检测时的灵敏度和选择性[7]。常用的预处理方法有固相萃取、固相微萃取、亲和色谱等。代谢组学研究在提取和预处理样品的操作过程中,应尽可能保留和体现样品中代谢物组分的完整信息[8]。

1.3 数据采集

目前代谢组学研究中数据采集最常用的分析技术包括核磁共振(NMR)、气质联用(GC-MS)和液质联用(LC-MS),并且多种分析技术联用进行代谢组学研究已成为当今的研究趋势[9]。

1.4 数据信息处理

代谢组学数据信息处理与分析是代谢组学研究的关键环节,其一般包括数据预处理、模式识别与模型评价、生物标记物筛选与鉴定、代谢物生物功能解释和代谢通路分析等步骤。

1.4.1 数据预处理原始数据需要经过预处理,以保留与分类有关的信息,消除实验过程和分析过程中多余干扰因素的影响。不同分析技术有各自不同的数据预处理方式。色谱-质谱联用技术的原始数据信息主要是离子的保留时间、质核比和峰面积,这些原始数据需要经过归一化、标度化、滤噪和色谱峰对齐等步骤。这些操作可采用XCMS、Markerlynx等软件完成。针对NMR数据的预处理主要包括消除噪声和谱峰化学位移漂移、分段积分、归一化、标度化等步骤,用于预处理NMR数据的软件主要有MestreNova、Xwin NMR、Automics和 MDAS 等[5]。

1.4.2 模式识别模式识别是将数据采集得到的多元性、复杂性的数据进行简化降维,对预处理后的数据进行聚类分析,对样品情况进行分组,将样品信息与时间及生物样本的内外干扰因素的作用联系起来。代谢组学中常用的模式识别方法有非监督的分类,如主成分分析(PCA)、层次化聚类分析(HA);有监督的分类,如偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)以及人工神经网络(ANN)等。其中,非监督分类只有一组数据,在该组数据集内寻找规律;有监督分类则是在训练集中寻找规律,使用此规律对测试样本进行判断[10]。

1.4.3 生物标记物筛选与鉴定医药学研究中代谢组学常常需要对疾病发病机制或药物治疗相关的代谢标志物进行研究,常用的分析方法有PCA等模式识别方法、t检验和方差分析等[11]。以上多元统计分析和单变量统计分析相结合,可以提高筛选差异变量的准确性和可信度。筛选出的差异变量需要经过结构鉴定,代谢物数据库提高了代谢物鉴定效率,但是目前代谢组学研究尚无功能完备的数据库。对LC-MS分析获得的生物标志物的定性方法还主要依靠与标准品的比对来判定;NMR 和GC-MS分析需要经过各自相关的数据库匹配,如Chenomx NMR Suite、NIST、Fiehn GC-MS Database;现

Abstract: Metabolomics is a science and technology developed recently. It mainly refers to the qualitative and quantitative analysis of all low relative molecular metabolites in organs or cells. It can be applied to monitor the dynamic alternation of metabolites induced by both internal and external factors and predict the pathophysiology. It is mainly applied in microbiology, botany, food and nutrition science, toxicology, clinical diagnosis of disease, and drug development. This paper reviewed the research process, applications and features of analytical techniques in metabolomics, and discussed related technical points.

Key words: metabolomics; biomarker; NMR; GC-MS; LC-MS

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阶段,对以上分析手段也常用一些生化数据库或者相关的文献报道进行未知代谢物的结构鉴定[12]。

1.4.4代谢物生物功能解释和代谢通路分析一些生化数据库可以用于已知代谢物的生物功能解释,如京都基因与基因组百科全书(KEGG)、METLIN、人体代谢组数据库(HMDB)等。通过Metaboanalyst等软件可以得到目标代谢通路,阐述病理生理、药物作用等相关机制[13]。

1.5 代谢组学与其他组学的数据整合

代谢组学单独使用不能全面的反映系统生物学的信息,将其与基因组学、转录组学、蛋白质组学的结果整合在一起,才能更全面深刻地阐明生物网络的复杂性[14]。Maier等[15]将代谢组学分析和定量的基因组学及蛋白组学相结合对肺炎支原体进行研究,发现肺炎支原体的代谢途径是通过功能单元来调控的。尽管存在技术限制、样品复杂性及缺乏配套的数据处理等限制,此研究是组学间的整合思想的成功应用。Connor等[16]对2型糖尿病进行研究时,对db/db小鼠尿液采用NMR技术进行代谢组学研究,对其肝脏、脂肪和肌肉进行转录组学研究。将代谢和基因表达的变化综合分析后发现在糖尿病模型中有24个不同的途径被改变,其对2型糖尿病的临床研究和临床诊断及筛选治疗药物方面具有重要意义。

2 代谢组学的分析技术

预处理后,样品中的代谢产物需要通过合适的方法进行测定。主要的分析技术如NMR、色谱、MS等分离分析技术及多种分析平台的联用在代谢组学研究中都得到了广泛应用[17]。

2.1 核磁共振技术

NMR方法有如下优点:预处理简单;样品用量少,无损伤性;可测出的信息量大,对所有化合物的灵敏度是一样的。尤其是NMR的氢谱对含氢化合物都有响应,可以检测到大多数的化合物,得到丰富的样品信息。但是在NMR方法中由于代谢物的分子小,内源性物质多,许多化合物的峰相互重叠、干扰,使生物标志物常常受到不相干物质的干扰;测量的动态范围窄;同时,谱线展宽造成灵敏度相对较低。

高分辨率的NMR可以解决灵敏度低的缺陷,使图谱容易解析[18]。Rai等[19]代谢分析采用高分辨率NMR分析正常人、急性呼吸窘迫综合征和急性肺损伤患者的支气管肺泡灌洗液,用PCA 和PLS- DA 鉴别3组肺泡灌洗液的代谢谱和肺损伤相关的生物标记物,描述人类肺损伤的程度。碳谱及各种二维NMR技术相配合也可以提供大量的结构信息,降低了不相干物质造成的干扰[20]。新的脉冲实验技术也可以提高NMR的分辨率和灵敏度。魔角旋转核磁技术(MAS)消除了由于偶极耦合引起的谱线展宽和化学位移的各向异性。近年来新发展的高分辨魔角旋转(HR-MAS) NMR技术,又使得样品可以不进行预处理,直接测定。Jimé n ez等[21]采用1H HR-MAS NMR光谱分析了直肠癌的肿瘤组织及其相连的肠黏膜,确定了改变它们代谢的共同特征及可以用于诊断、分期肿瘤的生物标志物,并且发现和肿瘤相连的肠黏膜的代谢改变状况比肿瘤组织有更强预测能力,帮助生成新的诊断和预后的方法。NMR技术的成熟和发展拓宽了其应用领域,广泛应用于药物毒性、生理病理过程机制研究、疾病的临床诊断。

2.2 色谱-质谱联用技术

与NMR相比,色谱-质谱联用技术具有检测分离模式多样、变量与代谢物直接相关等优势,逐渐成为代谢组学研究中最主要的分析工具之一。

2.2.1 GC-MS技术气相色谱(GC)是一项成熟的分析技术,GC的高效分离结合MS的结构鉴定功能,使GC-MS具有高精密度、灵敏度及耐用性[22],成为代谢组学研究的重要平台之一。它与LC-MS相比,优势在于可从标准谱图库中获得化合物结构信息,易对代谢物进行定性。不足之处为对于不挥发性组分如生物体系中极性比较大的糖类、氨基酸等成分的分析,需要进行衍生化才能得到较多的代谢组分信息[23]。如Zeng等[24]采用GC-MS来检测正常体重、超重和肥胖儿童的血浆样本,通过分析代谢指纹图谱发现这3组样本的代谢模式是不同的,经过更进一步的非相关线性判别分析和典型相关分析发现了与肥胖相关的潜在生物标志物。在微生物代谢组学研究中,Kondo等[25]使用GC-TOF/MS并结合PCA和OPLS-DA的方法对检测到的酵母菌代谢物进行分析,从而来区分酵母菌在不同生长阶段的代谢变化。

在分析有干扰的复杂样品时,全二维气相色谱峰容量高、专一性强、分离效果好,其高灵敏度和聚焦效果能显著增加代谢物的检出量[26]。全二维气相色谱-飞行时间质谱(GC×GC-TOF/MS)在代谢组学中应用前景广阔,适合于复杂样品的分离分析。Hantao等[27]运用GC×GC-TOF/MS对先天性新陈代谢异常患者尿液中的有机酸进行了分析,结果发现某些特定的有机酸(如巴豆酰甘氨酸等)可以作为这种疾病诊断的标志物,并且证明了GC×GC-TOF/MS用来定量分析的有效性。Li等[28]采用GC×GC-TOF/MS并结合模式识别方法分析了糖尿病患者和健康人的血浆样本,最终鉴定了葡萄糖、2-羟基异丁酸、亚油酸、棕榈酸和磷酸5个潜在的生物标志物,表明了GC×GC-TOF/MS技术在代谢组学研究中的实用性和优越性。

2.2.2 LC-MS技术高效液相色谱(HPLC)对待测组分的挥发性和热稳定性没有要求,不需繁琐的衍生化步骤,样品前处理简单,检测温度低,分离物质快速、高效,与MS高灵敏度、高专属性的优点结合,具有提纯和制备单一物质的能力,是目前代谢组学研究中最常用的分析技术 [29]。HPLC有正相(NP)、反相(RP)、亲水性相互作用(HILIC)和离子交换(IEC)等多种色谱分离模式。根据化合物的不同极性,选择相应的HPLC操作模式,可以提高对样品的灵敏度和选择性。如广泛应用于代谢组学研究中的HILIC适用于分析复杂样品中的极性物质。Gika等[30]利用UPLC-MS和HILIC-MS技术对26例脂肪肝患者的肝组织进行代谢组学分析,利用多元统计分析对数据进行分析,发现了和脂肪肝相关的生物标志物,反映了脂肪肝患者肝组织的综合代谢轮廓以及导致肝损伤的代谢改变。

LC-MS技术主要应用于临床疾病诊断,部分疾病的生物标记物的发现等研究,它具有高通量筛选功能,通过对代谢物结构的鉴定,可以对样本进行针对性和细致的分析。LC-MS虽然缺少可以参考的标准谱图数据库,但可以通过它获得代谢物精确的分子质量数,在通过数

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据库进行检测确定分子的结构信息 [31]。LC-MS 分析的缺点是共流出峰间的离子抑制/诱导作用、基质效应等问题。随着液相和质谱技术的发展,UPLC-MS技术,LC-MS/ MS等技术也被应用到代谢组学研究上。

① UPLC-MS技术:超高效液相色谱(UPLC)是一种新型LC技术,具有高通量、高分离能力、高灵敏度和专属性等优势,和质谱联用时基质干扰减少,改善极端复杂的样品的分离状况[32]。已经在代谢组学的各领域得到广泛应用 [33-34]。Gika等[33]使用UPLC-TOF/MS的方法分别分析酒精处理的大鼠和小鼠与对照动物的血浆和尿液样本,研究酒精中毒导致的显著肝损伤水平,采用主成分分析的方法找到了相关的差异代谢物。Lu等[34]基于UPLC/MS的方法和使用PCA进行比较来研究骨碎补对“肾阳虚证”大鼠随时间变化的恢复效果,并且鉴定了一些有显著性差异的代谢物,这有助于进一步了解“肾阳虚证”和骨碎补对其的治疗机制。

②LC-MS/MS技术:经分离检测的代谢物需要进一步定性定量,LC-MS/MS分析可以满足一般定量的分析精度要求,具有良好的重现性和线性范围[35]。高选择性、高灵敏度的MS/MS可以通过MS1及MS2对目标化合物进行中性碎片扫描,发现并突出目标化合物,显著提高信噪比。这些特性使LC-MS/MS在代谢组学研究中获得了广泛使用[36-37]。Gonzalez等[36]基于UPLC-TOF MS/MS 研究大鼠血清样本,鉴定了与肝功能损害相关的生物标志物,定量分析了肝损伤程度,与组织病理分析结果一致。Fernandez等[37]基于固相萃取液相色谱-多级质谱(SPE LC-MS/MS)分析冠心病患者血清中的类花生酸类物质,该方法具有高度选择性和高灵敏度,取得显著成效。

2.2.3 毛细管电泳质谱(CE-MS) CE-MS将毛细管电泳(CE)的快速、高效、分辨率高、高溶解性、重复性好等优点和MS分析的灵敏度高、速度快等优点相结合。在一次分析中可同时得到迁移时间、分子量和碎片特征信息。在生物样品研究中,微生物等生物体的代谢物很多是极性物质, CE-MS常用于分析其中的离子性化合物 [38]。CE-MS 的接口技术是影响整个检测的关键因素之一,随着接口技术的发展,CE-MS成为化学药物研究、临床诊断以及法医学等的有力工具[39-40]。Naz等[39]利用毛细管电泳-飞行时间质谱(CE-TOF/MS)分析经超滤法预处理的大鼠血清样本,发现并证实了一些代谢标志物,这种识别生物标记物的方法可能会用于临床重症指标的监测。Leon等[40]用CE-TOF/MS 结合傅里叶变换离子回旋共振质谱(FT-ICR-MS)对6个不同品种的玉米进行了代谢组学分析,发现了转基因玉米与野生玉米间特定代谢产物的差异。

2.3多种分析平台的联合应用

目前,每种分析平台都存在自身的局限性,诸如定性过程复杂,难实现全部代谢物的定量分析以及准确性不足等许多关键问题仍然有待解决。将多种分析技术的代谢组学数据进行整合,既可提供更全面的代谢物轮廓信息,使结果更完善,也使不同分析技术的结果得到互相验证,达到分析平台优势互补[41]。在这方面,当今许多研究者做出了不同的尝试和探索。Ibanez等[42]采用CE,RP/UPLC与TOF/MS结合等多平台分析技术研究膳食多酚对人类结肠癌细胞的的抗增殖作用,发现多酚类代谢产物呈现显著差异,为代谢组学研究提供重要信息,这些结果可能为将来对此病预防或治疗提供参考依据。Jung等[43]采用NMR和UPLC-MS相结合的分析方法分别测定了2种不同处理方式的黄芪根样本,结果显示去皮根的某些主要代谢物显著损失,表明该技术在对中药材采收后处理中评估分析有效成分提供有力的工具。Naz 等[44]采用多平台分析技术对大鼠血清样本进行了代谢组学的研究,找到了相关标志物。应用多个分析技术互补的代谢组学研究思路,还成功地应用于大鼠肺癌样本的分析,取得了显著的成效。

3 展望

随着现代分析技术的快速发展以及数据处理软件的不断完善,代谢组学的发展更迅速、应用范围更广泛,在临床疾病诊断、植物学、药物毒性评价等方面取得了很大成功。但目前每种分析技术都有其自身不足之处,仍然没有满足对生物样本内代谢物的分辨率、高通量、高灵敏度的分析复杂的生物样本的要求。代谢组学对各种生物样本都进行无歧视分析,研究步骤都很程序化,虽然得到大量的结果,但不同的体系之间缺少特异性。特别是对低丰度的生物标志物的检测能力还有待提高。如何有效的对生物标记物进行结构鉴定,如何建立功能完善的代谢产物数据库仍然是目前代谢组学研究的重点和难点问题之一。当前许多研究都注重运用整合思想,比如循环体液和局部病变组织的代谢数据整合多平台分析数据的整合、代谢组学数据与其他组学数据的整合等,并且都取得了一定成果。从总体来看,代谢组学仍然处于稳步发展阶段,生物标志物定量与鉴定,代谢组学与其他学科的结合方法等方面仍然不够成熟,还需要研究人员的极大努力。

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(收稿日期:2014-04-05;修回日期:2014-05-04)

(上接第663页)

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(收稿日期:2013-10-25;修回日期:2013-11-20)

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代谢组学的研究方法和研究流程

代谢组学的研究方法和研究流程分子微生物学112300003林兵 随着人类基因组计划等重大科学项目的实施,基因组学、转录组学及蛋白质组学在研究人类生命科学的过程中发挥了重要的作用,与此同时, 代谢组学(metabolomics)在20世纪90年代中期产生并迅速地发展起来,与基因组学、转录组学、蛋白质组学共同组成系统生物学。基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等各种组学0在生命科学领域中发挥了重要的作用,它们分别从调控生命过程的不同层面进行研究, 使人们能够从分子水平研究生命现象, 探讨生命的本质, 逐步系统地认识生命发展的规律.这些组学手段加上生物信息学, 成为系统生物学的重要组成部分。 代谢组学的出现和发展是必要的, 同时也是必须的。对于基因组学和蛋白质组学在生命科学研究中的缺点和不足, 代谢组学正好可以进行弥补。代谢组学研究的是生命个体对外源性物质(药物或毒物)的刺激、环境变化或遗传修饰所做出的所有代谢应答, 并且检测这种应答的全貌及其动态变化。代谢组学方法为生命科学的发展提供了有力的现代化实验技术手段, 同时也为新药临床前安全性评价与实践提供了新的技术支持与保障. 1 代谢组学的概念及发展 代谢组学最初是由英国帝国理工大学Jeremy N icholson教授提出的,他认为代谢组学是将人体作为一个完整的系统,机体的生理病理过程作为一个动态的系统来研究, 并且将代谢组学定义为生物体对病理生理或基因修饰等刺激产生的代谢物质动态应答的定量测定。2000年,德国马普所的Fiehn等提出了代谢组学的概念,但是与N ichols on提出的代谢组学不同, 他是将代谢组学定位为一个静态的过程,也可以称为/代谢物组学, 即对限定条件下的特定生物样品中所有代谢产物的定性定量分析。同时Fiehn还将代谢组学按照研究目的的不同分为4类: 代谢物靶标分析,代谢轮廓(谱)分析, 代谢组学,代谢指纹分析。现在代谢组学在国内外的研究都在迅速地发展, 科学家们对代谢组学这一概念也进行了完善, 作出了科学的定义: 代谢组学是对一个生物系统的细胞在给定时间和条件下所有小分子代谢物质的定性定量分析,从而定量描述生物内源性代谢物质的整体及其对内因和外因变化应答规律的科学。 与基因组学、转录组学、蛋白质组学相同, 代谢组学的主要研究思想是全局观点。与传统的代谢研究相比, 代谢组学融合了物理学、生物学及分析化学等多学科知识, 利用现代化的先进的仪器联用分析技术对机体在特定的条件下整个代谢产物谱的变化进行检测,并通过特殊的多元统计分析方法研究整体的生物学功能状况。由于代谢组学的研究对象是人体或动物体的所有代谢产物, 而这些代谢产物的产生都是由机体的内源性物质发生反应生成的,因此,代谢产物的变化也就揭示了内源性物质或是基因水平的变化,这使研究对象从微观的基因变为宏观的代谢物,宏观代谢表型的研究使得科学研究的对象范围缩小而且更加直观,易于理解, 这点也是代谢组学研究的优势之一. 代谢组学的优势主要包括:对机体损伤小,所得到的信息量大,相对于基因组学和蛋白质组学检测更加容易。由于代谢组学发展的时间较短, 并且由于代谢组学的分析对象是无偏向性的样品中所有的小分子物质,因此对分析手段的要求比较高, 在数据处理和模式识别上也不成熟,存在一些不足之处。同时生物体代谢物组变化快, 稳定性较难控制,当机体的生理和药理效应超敏时,受试物即使没有相关毒性,也可能引起明显的代谢变化,导致假阳性结果。 代谢组学应用领域大致可以分为以下7个方面:

代谢组学的数据分析技术

代谢组学的数据分析技术 摘要:代谢组学是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想,对生物体内所有代谢物进行定量分析,并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式,是系统生物学的组成部分。其研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。先进分析检测技术结合模式识别和专家系统等计算分析方法是代谢组学研究的基本方法。文章主要综述了将代谢组学中的图谱、数据信息转换为相应的参数所采用的分析方法。 关键词:代谢组学;数据分析方法 代谢组学是以代谢物分析的整体方法来研究功能蛋白如何产生能量和处理体内物质,评价细胞和体液内源性和外源性代谢物浓度及功能关系的新兴学科,是系统生物学的重要组成部分,其相应的研究能反映基因组、转录组和蛋白组受内外环境影响后相互协调作用的最终结果,更接近反映细胞或生物的表型,因此被越来越广泛地应用。而代谢组学的数据分析包括预处理和统计分析方法,多元统计分析方法主要分为两大类:非监督和监督方法,非监督方法包括主成分分析PCA;聚类分析CA等;监督方法包括显著性分析、偏最小二乘法等,本文就是主要综述代谢组学图谱信息转化为参数信息所采用的数据分析方法。 1预处理 数据的预处理过程包括以下:谱图的处理;生成原始的数据矩阵;数据的归一化以及标准化处理过程。针对实验性质、条件以及样品等因素采用不同的预处理方法。在实际应用过程中,预处理可以通过实验系统自带的软件如XCMS软件。进行,因此一般较容易获得所需的数据形式。 2数据分析方法 2.1 主成分分析PCA是多元统计中最常用的一种方法,它是在最大程度上提取原始信息的同时对数据进行降维处理的过程,其目的是将分散的信息集中到几个综合指标即主成分上,有助于简化分析和多维数据的可视化,进而通过主成分来描述机体代谢变化的情况。PCA 的具体过程是通过一种空间转换,形成新的样本集,按照贡献率的大小进行排序,贡献率最大的称为第一主成分,依次类推。经验指出,当累计贡献率大于85%时所提取的主成分就能代表原始数据的绝大多数信息,可停止提取主成分。在代谢组数据处理中,PCA是最早且广泛使用的多变量模式识别方法之一。,具有不损失样品基本信息、对原始数据进行降维处理的同时避免原始数据的共线性问题等优点,但在实际应用过程中,PCA存在着自身的缺点[1]:离群样本点的存在严重影响其生物标志物的寻找;非保守性的代谢组分扰乱正确的分类以及尺度的差异影响小浓度组分的表现等,其他的问题之前也有讨论[2]。针对PCA 的缺陷采用了不同的改进措施,与此同时,为了简化计算,侯咏佳等[3]。提出了一种主成分分析算法的FPGA实现方案,通过Givens算法和CORD IC算法的矢量旋转,用简单的移位和加法操作来实现协方差矩阵的特征分析,只需计算上三角元素,因此计算复杂度小、迭代收敛速度快。 2.2 聚类分析CA是用多元统计技术进行分类的一种方法。其主要原理是:利用同类样本应彼此相似,相类似的样本在多维空间里的彼此距离应较小,而不同类的样本在多维空间里的

代谢组学在医药领域的应用与进展

代谢组学在医药领域的应用与进展 一、学习指导 1.学习代谢组学的概念及内涵,掌握代谢组学的研究对象与分析方法。 2.熟悉代谢组学数据分析技术手段 3.了解代谢组学优势特点 4.了解代谢组学在医药领域的应用 5.了解代谢组学发展趋势 二、正文 基因组功能解析是后基因组时代生命科学研究的热点之一,由于基因功能的复杂性和生物系统的完整性,必然要从“整体”层面上来理解构成生物体系的各个模块功能。随着新的测量技术、高通量的分析方法、先进的信息科学和系统科学新理论的发展,加上生物学研究的深入和生物信息的大量积累,使得在系统水平上研究由分子生物学发现的组件所构成的生命体系成为可能[1]。系统生物学家们认为,将生命科学上升为“综合”科学的时机已经成熟,生命科学再次回到整合性研究的新高度,逐步由分子生物学时代进入到系统生物学时代[2]。系统生物学不同以往的实验生物学仅关注个别基因和蛋白质,它要研究所有基因、蛋白质,代谢物等组分间的所有相互关系,通过整合各组成成分的信息,以数学方法建立模型描述系统结构[3,4]。 (一)代谢组学的概念及内涵 代谢组学是继基因组学、转录组学和蛋白质组学之后,系统生物学的重要组成部分,也是目前组学领域研究的热点之一。代谢组学术语在国际上有两个英文名,即metabolomics 和metabonomics。Metabolomics是由德国的植物学家Fiehn等通过对植物代谢物研究提出来的,认为代谢组学(metabolomics)是定性和定量分析单个细胞或单一类型细胞的代谢调控和代谢流中所有低分子量代谢产物,从而监测机体或活细胞中化学变化的一门科学[5]。英国Nicholson研究小组从毒理学角度分析大鼠尿液成份时提出了代谢组学(Metabonomics)的概念,认为代谢组学是通过考察生物体系受扰动或刺激后(如某个特定基因变异或环境变化后),其代谢产物的变化或代谢产物随时间的变化来研究生物体系的代谢途径的一种技术[6]。国内的代谢组学研究小组基本用metabonomics一词来表示“代谢组学”。严格地说,代谢组学所研究的对象应该包括生物系统中所有的代谢产物。但由于实际分析手段的局限性,只对各种代谢路径底物和产物的小分子物质(MW<1Kd)进行测定和分析。 (二)代谢组学优势特点 代谢组学作为系统生物学的一个重要组成部分,代谢组可以更好地反映体系表型生物机体是一个动态的、多因素综合调控的复杂体系,在从基因到性状的生物信息传递链中,机体需通过不断调节自身复杂的代谢网络来维持系统内部以及与外界环境的正常动态平衡[7]。

代谢组学研究进展综述

代谢组学技术及其在中医研究中的探讨 姓名:郭欣欣学号:22009283 导师:刘慧荣 代谢组学(metabonomics) 是20世纪90年代中期发展起来的一门新兴学科,是关于生物体系受刺激或扰动后(如将某个特定的基因变异或环境变化后) 其代谢产物(内源代谢物质) 种类、数量及其变化规律的科学。它研究的是生物整体、系统或器官的内源性代谢物质的代谢途径及其所受内在或外在因素的影响。常用的方法是检测和量化一个生物整体代谢随时间变化的规律;建立内在和外在因素影响下,代谢整体的变化轨迹,反映某种病理(生理) 过程中所发生的一系列生物事件。 1 代谢组学研究技术平台 代谢组学研究的技术平台包括以下几个部分:前期的样品制备,中期的代谢产物检测、分析与鉴定以及后期的数据分析与模型建立。 前期代谢组学研究常用的检测技术,一般不需要对标本行特别的分离、纯化等。但离体条件下,细胞或组织内的代谢状态可迅速改变,代谢物的质与量亦随之变化,为正确反映在体的真实信息,须立即阻断内在酶的活性。最为常用的是冰冻/液氮降温法及冷冻、干燥的保存技术,尽管如此,细胞间仍始终有一低水平的代谢活动,需尽量避免氧化等活化因素。 中期代谢产物的检测、分析与鉴定是代谢组学技术的核心部分,最常用的是NMR及质谱(MS)两种。 核磁共振技术是利用高磁场中原子核对射频辐射的吸收光谱鉴定化合物结构的分析技术,生命科学领域中常用的是氢谱( 1H NMR ) 、碳谱(13C NMR)及磷谱(31P NMR)三种。可用于体液或组织提取液和活体分析两大类。 NMR技术在代谢组学中的应用越来越广泛,它具有如下优点: ①无损伤性,不破坏样品的结构和性质; ②可在一定的温度和缓冲范围内进行生理条件或接近生理条件的实验; ③与外界特定干预相结合,研究动态系统中机体化学交换、运动等代谢产物的变化规律; ④实验方法灵活多样。但仪器价格及维护费用昂贵限制了该技术的进一步普及。 质谱技术是将离子化的原子、分子或是分子碎片按质量或是质荷比(m/e)大小顺序排列成图谱,并在此基础上,进行各种无机物、有机物的定性或定量分析。新的离子化技术则使质谱技术的灵敏度和准确度均有很大程度的提高。NMR技术与MS技术相比,各有其优缺点,需要在研究中灵活选用。总体而言,NMR技术应用的更为广泛。此外,根据代谢组学的研究需要,还常用于其他的一些分析技术,如气相色谱(GC) ,高效液相色谱仪(HPLC) ,高效毛细管电泳(HPCE)等。它们往往与NMR或MS技术联用,进一步增加其灵敏性。但不容忽视的是,随着分析手段更新,敏感性及分辨率提高,“假阳性”的概率也就越大,可能是仪器技术方法固有的,亦或是数据分析过程中产生的。 后期代谢组学研究的后期需借助于生物信息学平台。它往往借助于一定的软件,联合多种数据分析技术,将多维、分散的数据进行总结、分类及判别分析,发现数据间的定性、定量关系,解读数据中蕴藏的生物学意义,阐述其与机体代谢的关系。如果说分析技术在我们面前打开了“一扇门”,正确的数据分析方法和模型建立便是“找到宝藏”的钥匙。 主成分分析法( PCA) 是最常用的分析方法。其将分散于一组变量上的信息集中于几个综合指标(PC)上,如糖代谢、脂质代谢、氨基酸代谢等,利用主成分描述机体代谢的变化情况,发挥了降维分析的作用,避免淹没于大量数据中。其他的模式识别技术,如聚类分析、辨别式功能分析、最小二乘法投影法等在代谢组学研究中亦有其重要的地位。 现实情况下,代谢组学的数据更为复杂,特别是NMR对病理生理过程的研究,将代谢物的表达谱与时间相联系,分析时更加困难,需要借助复杂的模型或是专家系统进行分析(在应用

代谢组学技术在烟草研究中的应用进展_王小莉

2016-02,37(1)中国烟草科学 Chinese Tobacco Science 89 代谢组学技术在烟草研究中的应用进展 王小莉,付博,赵铭钦*,贺凡,王鹏泽,刘鹏飞 (河南农业大学烟草学院,国家烟草栽培生理生化研究基地,郑州 450002) 摘要:简述了作为研究植物生理生化和基因功能新方法的代谢组学在烟草研究中的主要技术流程及其应用现状,归纳了不同生态环境和不同组织中烟草代谢物差异及产生原因,总结了生物和非生物胁迫及化学诱导处理等条件下的烟草生理生化变化及相关基因功能。最后提出了目前烟草代谢组学研究所面临的问题,并指出与其他组学整合应用是代谢组学在烟草研究领域的发展趋势。 关键词:烟草;代谢组学;胁迫;化学诱导;基因功能 中图分类号:S572.01 文章编号:1007-5119(2016)01-0089-08 DOI:10.13496/j.issn.1007-5119.2016.01.016 Research of Metabolomics in Tobacco WANG Xiaoli, FU Bo, ZHAO Mingqin*, HE Fan, WANG Pengze, LIU Pengfei (College of Tobacco Science, Henan Agricultural University, National Tobacco Physiology and Biochemistry Research Center, Zhengzhou 450002, China) Abstract: Metabolomics has been considered one of the most effective means of investigating physiological and biochemical processes and gene function of plants. Here we review the main process of metabolomics and its application status in tobacco research, the regulation mechanisms of physiological and biochemical reactions when tobacco responds to different environmental, biotic and abiotic stresses, chemically induced processes and genetic modifications. Finally, issues of critical significance to current tobacco metabolomics research are discussed and it is noted that integration with other omics is the trend of metabolomics research in tobacco. Keywords: tobacco; metabolomics; stress; chemical induction; gene function 代谢组学与基因组学、转录组学和蛋白质组学分别从不同层面研究生物体对环境或基因改变的响应,它们都是系统生物学的重要组成部分。植物代谢组学是21世纪初产生的一门新学科,主要通过研究植物的次生代谢物受环境或基因扰动前后差异来研究植物代谢网络和基因功能[1-2]。与微生物和动物相比,植物的独特性在于它拥有复杂的代谢途径,目前发现的次生代谢产物达20万种以上[3]。代谢物差异是植物对基因或环境改变的最终响应[4],因此,对代谢物进行全面解析,探索相关代谢网络和基因调控机制,是从分子层面深入认识植物生命活动规律的一个重要环节[5-7]。 烟草不仅是重要的经济作物,同时还是一种重要的模式植物,作为生物反应器在研究植物遗传、发育、防御反应和转基因等领域中具有重要意义[8-10]。烟草代谢物非常丰富,目前从烟叶中已鉴定出3000多种[11],且代谢物理化性质和含量差异较大,给烟草化学及代谢规律研究带来挑战。传统的烟草化学主要集中于研究某一类化学成分或某几种重要物质,如萜类[12]、生物碱类[13]、多酚类等[14],这很难全面地系统地阐述烟草代谢网络。随着系统生物学的发展,烟草越来越广泛地被用于基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学的研究中,例如采用系统生物学的方法找出 基金项目:中国烟草总公司浓香型特色优质烟叶开发(110201101001 TS-01);上海烟草集团责任有限公司“浓香型特色优质烟叶风格定位研究及样品检测”(szbcw201201150) 作者简介:王小莉(1983-),女,博士研究生,主要从事烟草生理生化研究。E-mail:xiaoliwang325@https://www.sodocs.net/doc/d27551992.html, *通信作者,E-mail:zhaomingqin@https://www.sodocs.net/doc/d27551992.html, 收稿日期:2015-09-09 修回日期:2015-11-19

代谢组学分析技术的新进展

系统生物学的飞速发展促使科学研究体系发生了巨大 变化,研究理念从以往的“个体论”过渡到当今的“整体论”。而各种“组学”的研究也应运而生,代谢组学即是其中一个重要分支。代谢物是细胞生理活动的最终产物。当细胞所处环境发生变化,如遗传信息改变、毒物药物作用、细菌病毒侵入等时,均会使细胞产生的内源性生物小分子发生相应变化,而代谢组学就是通过研究这些小分子物质来推断生物系统对基因或环境变化而产生的最终应答[1-4]。代谢组学作为一门新兴学科,已广泛应用于毒理学研究、药物研发、疾病的诊断和治疗等方面。与此同时,代谢组学的分析技术也随着研究的深入而不断发展。 代谢组学的概念 早在1983年,Nicholson等[5]首先应用核磁共振氢谱(1H NMR)来检测血浆、血清中的小分子代谢物。而直到1999年,Nicholson等[6]才正式将代谢组学定义为,以动物的体液和组织为研究对象,研究生物体对病理生理刺激或基因修饰产生的代谢物质其质和量的动态变化,关注的对象为相对分子质量在1000以下的小分子化合物。2000年,Fiehn等[7]正式提出“代谢组学(metabolomics)”这个名词。 Fiehn[3]将生物体系的代谢产物分析分为4个层次。 ①代谢物靶标分析:可对代谢物组中某一个特定的组分进行分析,主要用于筛选和要求高灵敏度物质的分析。②代谢物谱分析:可对一种特定的代谢物进行分析,如碳水化合物、氨基酸等,主要在药物研究中描述特定化学药品分解代谢途径[8]。代谢物谱这个概念目前应用已十分广泛,甚至已代替原有的“代谢组学”概念[9]。③代谢物组分析:可在限定条件下对特定生物样品中所有代谢物组分进行定性和定量分析。代谢物组包括细胞内代谢物及细胞外液代谢物,必须要有严格的样品制备和分析技术。④代谢物指纹分析:细胞产生的代谢物通过核磁共振(NMR)或质谱(MS)分析,得到的光谱就是这个代谢物的“指纹”。这种分析方法不分离鉴定具体单一组分,只是对样品进行快速分类。 代谢组学相关技术及进展 代谢组学研究过程包括3个步骤,即样品的制备、代谢物的分离和检测、数据分析及模型的建立[10]。 一、代谢组学的研究样品 因尿液、血清或血浆包含上百种待测物质,获取途径也较方便,已成为目前代谢组学研究中最常用的样本[11],其他如脑脊液、胆汁、消化液、唾液、精液、羊水等,亦可作为代谢组学研究的样本。 血液样本反映机体对病理或生理刺激的瞬时信息,评价机体的动态平衡。尿液标本常包含一段时间内产生的代谢信息,反映机体当前的生理或病理状态、生物学年龄,也可预测各种先天不足或外环境影响的致病率。组织包含的代谢物可帮助判断该组织所属器官发生生物学进程改变后所产生的分子信息,因此可用来解释机体如何对刺激作出生化应答[11]。 当然,因为样本的制备过程及获取途径不同,选取不同样本,得到的数据会有相应差异。如在血制品中,血浆和血清都可作为代谢组学的研究样本。Liu等[12]通过气相色谱-飞行时间质谱(GC-TOF-MS)方法分别检测血清和血浆中的代谢物谱,发现在血清或血浆的准备过程中,血液的待检时间会影响代谢物的峰面积。这对血浆的影响更大,等待时间越长,血清中某些代谢物含量会显著增高,而血浆中则大大减少,故认为血清更适合作为代谢组学的研究样本。 样品存储也是代谢组学研究中一个重要的环节,主要目的就是尽可能保留最原始的代谢信息,避免实验误差。最佳保存方式是液氮或-80℃的低温冰箱。 二、代谢产物分析技术 NMR光谱技术和MS技术是目前最常用的2种代谢组学分析方法。 1.NMR光谱:NMR技术是最早被用于代谢组学研究的技术之一[5],其利用原子核在磁场中的能量变化来获得相关核信息。目前常用的有1H-NMR、碳谱(13C-NMR)和磷谱(31P-NMR),其中以1H-NMR应用最为广泛[13]。 NMR技术几乎不需要进行样品前处理,可快速对样本进行分析,即使样本量极少,也可获得大量信息[14]。NMR为非侵入性操作,不破坏样本,是现有代谢组学分析技术中唯一能用于活体和原位研究的技术。同时利用NMR弛豫特性 ·综述· 代谢组学分析技术的新进展 邱青青,燕敏,李琛 (上海交通大学医学院附属瑞金医院外科,上海200025)关键词:代谢组学;分析技术;核磁共振氢谱 中图分类号:R364.2文献标识码:C文章编号:1671-2870(2011)01-0082-04 基金项目:上海市自然科学基金(10411967000) 通讯作者:李琛E-mail:leechendoc@https://www.sodocs.net/doc/d27551992.html,

药用植物代谢组学的研究进展

药用植物代谢组学的研究进展 【摘要】从技术步骤、分析方法以及实际应用三个方面对当前药用植物代谢组学研究领域的一些理论问题和实践中面临的挑战进行综述。 【关键词】药用植物;代谢组学;功能基因组学 代谢组学是对生物体内代谢物进行大规模分析的一项技术[1],它是系统生物学的重要组成部分(如图1所示),药用植物代谢组学主要研究外界因素变化对植物所造成的影响,如气候变化、营养胁迫、生物胁迫,以及基因的突变和重组等引起的微小变化,是物种表型分析最强有力的工具之一。在现代中药研究中,代谢组学在药物有效性和安全性、中药资源和质量控制研究等方面具有重要理论意义和应用价值。另外,在对模式植物突变体文库或转基因文库进行分析之前,代谢组学往往是首先考虑采用的研究方法之一。目前,国外已有成功利用代谢组学技术对拟南芥突变株进行大规模基因筛选的例子,这为与重要性状相关基因功能的阐明和选育可供商业化利用的转基因作物奠定了基础 目前,还有许多经济作物的全基因组测序计划尚未完成,由于代谢组学研究并不要求对基因组信息的了解,所以在与这些作物有关的研究领域具有更大的利用价值,这也是其与转录组学和蛋白组学研究相比的优势之一。代谢组学研究涉及与生物技术、分析化学、有机化学、化学计量学和信息学相关的大量知识,Fiehn[2]对代谢组学有关的研究方向进行了分类(见表1)。 1代谢组学研究的技术步骤 代谢组学研究涉及的技术步骤主要包括植物栽培、样本制备、衍生化、分离纯化和数据分析5个方面(见图2)。 1.1植物栽培 对研究对象进行培育的目的是为了对样本的稳定性进行控制,相对于微生物和动物而言,植物的人工栽培需要考 表1代谢组学的分类及定义略 虑更多的问题,如中药材在不同年龄、不同发育阶段、不同部位以及光照、水肥、耕作等环境因素的微小差异都可引起生理状态的变化,而这些非可控及可控双重因素的影响很难进行精确的控制,从而影响药用植物代谢组研究的重复性。为了解决以上问题,推荐使用大容量的培养箱[3],定时更换培养箱中栽培对象的位置,以及使用无土栽培技术等,Fukusaki E[4]利用无土栽培系统将水和养分直接引入植物根部,并且对供给量进行精确地控制,大大提高了实验的重复性。 1.2样本制备 为了获得稳定的实验结果,样本制备需要考虑样本的生长、取样的时间和地点、取样量以及样本的处理方法等问题,并根据分析对象的分子结构、溶解性、极性等理化性质及其相对含量大小对提取和分离的方法进行选择,逐一优化试验方案。Maharjan RP等[5]用6种方法分别对大肠杆菌中代谢产物进行提取,发现用-40℃甲醇进行提取的效果最好。现阶段代谢组学的分析对象主要集中在亲水性小分子,尤其是初级代谢产物,气相色谱 质谱联用(GC MS)和毛细管电泳 质谱(CE MS)联用都是分析亲水小分子的重要技术。Fiehn O等[6]使用GC MS 对拟南芥叶片中的亲水小分子进行了分析,发现酒石酸半缩醛、柠苹酸、别苏氨酸、羟基乙酸等15种植物代谢物。 1.3衍生化处理 对目标代谢产物的衍生化处理取决于所使用的分析设备,GC MS系统只适

代谢组学分析系统技术指标

代谢组学分析系统 1.工作条件: 1.1 电压:220V(±10%)单相,50Hz(±1)。 1.2 环境温度:19-22o C 1.3 相对湿度:<70% * 2.设备用途和基本组成 2.1 仪器用途:所提供仪器为高分辨率,高灵敏度、高通量的分析系统,配以 专业的数据分析处理软件构成代谢组学专用分析系统,从而快速 寻找标记物。 2.2 仪器组成 2.2.1 仪器由超效液相色谱-四极杆/二级碰撞室/飞行时间质谱组成的系统,和 专用代谢组学分析软件以及代谢物分析软件构成,具有先进的中医药代 谢组学研究分析功能。 * 2.2.2 质谱主机要求配置同一厂家生产的液相色谱仪,具有良好的兼容性。 * 2.2.3 具备准确质量测定功能 准确质量测定的内标必须有独立于实测样品的通道进入离子源,内标不得 干扰实际样品的数据结果,并且质量准度<2ppm。 2.2.4 真空系统 要求完全被保护的多级真空系统,具有自动断电保护功能,采用分子涡轮 泵。离子源和质谱间有隔断阀。便于源清洗和日常维护。 * 2.2.5 碰撞室具有两级碰撞功能。分为以下部分: 捕获富集单元:具有离子传输富集、碰撞室两种功能 传输单元:具有离子传输、碰撞室两种功能 * 2.2.6 检测器 检测器由单个微通道板离子计数检测,可检测正负离子和采集MS和 MS/MS的数据, TDC转换速率>4.0 GHz。 * 2.2.7 数据采集和处理系统 工作站用于仪器控制和采集, 1024MB RAM, 200GB硬盘,DVD-ROM,

刻录光盘驱动器,1.44MB 3.5英寸软驱。 软件基于Windows XP 操作系统的应用软件包括集成化的仪器控制、数据处理等软件,代谢组学分析软件以及代谢物分析软件等。 3 仪器的详细技术指标 3.1 液相色谱仪 * 液相色谱仪必须是能够耐超高压(1000bar)的超高效液相色谱仪(UPLC)。3.1.1 可编程二元梯度泵。 溶剂数量:4 流速范围:0.010 - 2mL/min,步进0.001mL/min, 流速精度:< 0.075% RSD,流速准确度:±1%, 泵耐压:0 - 15000psi(1000bar) 梯度设定范围:0 - 100% *系统延迟体积:< 120uL 3.1.2 二极管阵列检测器 波长范围:190-700nm. *测量范围:0.0001~4.0000AUFS *采样速率:40点/秒 流通池:500nl低扩散 3.1.3 自动进样器系统 样品数量:96孔板、384孔板、24x4ml瓶、48x2ml瓶 进样范围:0.1- 50 μL, “针内针”样品探针。 温度范围:4-40摄氏度 3.1.4 在线脱气系统 真空脱气:六通道在线脱气机 3.1.5 柱加热系统 控温范围:室温+5---65摄氏度 3.1.6 专用色谱柱; * 1.7μ, 2.1 mm x 50 mm Column

代谢组学综述

代谢组学综述 摘要:代谢组学是20世纪90年代中期发展起来的对某一生物或细胞所有低相对分子质量代谢产物进行定性和定量分析的一门新学科,由于其广泛的应用前景,目前已成为系统生物学的重要组成部分。现简要介绍了代谢组学的含义、代谢组学研究的历史沿革、当前代谢组学研究中的分析技术、数据解析方法,综述了代谢组学在药物毒理学研究、疾病诊断、植物和中药等领域的应用情况,并对当前代谢组学研究中存在的问题及发展趋势进行探讨。 关键词:代谢组学研究技术 随着人类基因组计划等重大科学项目的实施,基因组学、转录组学及蛋白质组学在研究人类生命科学的过程中发挥了重要的作用, 与此同时, 代谢组学(metabolomics)在20世纪90年代中期产生并迅速地发展起来, 与基因组学、转录组学、蛋白质组学共同组成系统生物学。基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等各种组学0在生命科学领域中发挥了重要的作用, 它们分别从调控生命过程的不同层面进行研究, 使人们能够从分子水平研究生命现象, 探讨生命的本质, 逐步系统地认识生命发展的规律。这些组学手段加上生物信息学, 成为系统生物学的重要组成部分。 代谢组学的出现和发展是必要的, 同时也是必须的。对于基因组学和蛋白质组学在生命科学研究中的缺点和不足, 代谢组学正好可以进行弥补。代谢组学研究的是生命个体对外源性物质(药物或毒物)的刺激、环境变化或遗传修饰所做出的所有代谢应答, 并且检测这种应答的全貌及其动态变化。代谢组学方法为生命科学的发展提供了有力的现代化实验技术手段, 同时也为新药临床前安全性评价与实践提供了新的技术支持与保障。 1 代谢组学的概念及发展 代谢组学最初是由英国帝国理工大学Jeremy N icholson教授提出的, 他认为代谢组学是将人体作为一个完整的系统, 机体的生理病理过程作为一个动态的系统来研究, 并且将代谢组学定义为生物体对病理生理或基因修饰等刺激产生的代谢物质动态应答的定量测定。2000年, 德国马普所的Fiehn等提出了代谢组学的概念, 但是与N icholson提出的代谢组学不同, 他是将代谢组学定位为一个静态的过程, 也可以称为/代谢物组学, 即对限定条件下的特定生物样品中所有代

代谢组学及其发展

代谢组学及其发展 摘要:代谢组学是上世纪九十年代中期发展起来的一门新兴学科,是系统 生物学的重要组成部分。它是关于生物体系内源代谢物质种类、数量及其变化规律的科学,研究生物整体、系统或器官的内源性代谢物质及其所受内在或外在因素的影响。 关键词:代谢组学,研究方法,组学运用,中药学 1 代谢组学 代谢组学(metabonomics/metabolomics)是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想,对生物体内所有代谢物进行定量分析,并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式,是系统生物学的组成部分。其研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。先进分析检测技术结合模式识别和专家系统等计算分析方法是代谢组学研究的基本方法。 2代谢组学的研究方法 2.1研究范围 代谢组学主要研究的是作为各种代谢路径的底物和产物的小分子代谢物(MW<1000)。在食品安全领域,利用代谢组学工具发现农兽药等在动植物体内的相关生物标志物也是一个热点领。其样品主要是动植物的细胞和组织的提取液。 2.2常用的分析技术 主要技术手段是代谢组学以液相色谱一质谱(LC.MS)、气相色谱-质谱(GC.Ms)、核磁共振谱(NMR)等方法为主要研究手段[1.2.3],其中以NMR为主。通过检测一系列样品的NMR 谱图,再结合模式识别方法,可以判断出生物体的病理生理状态,并有可能找出与之相关的生物标志物(biomarker)。为相关预警信号提供一个预知平台。 据不同的研究对象和研究目的,Fiehn 将生物体系的代谢产物分析分为4个层次:(1)代谢物靶标分析对某个或某几个特定组分的分析。在这个层次中,需要采取一定的预处理技术除掉干扰物,以提高检测的灵敏度。(2)代谢轮廓(谱)分析对少数所预设的一些代谢产物的定量分析。如某一类结构、性质相关的化合物,某一代谢途径的所有中间产物或多条代谢途径的标志性组分。进行代谢轮廓(谱)分析时,可以充分利用这一类化合物的特有的化学性质,在样品的预处理和检测过程中,采用特定的技术来完成。(3)代谢组学是在限定条件下对特定生物样品中所有内源性代谢组分的定性和定量分析。进行代谢组学研究时,样品的预处理和检测技术必须满足对所有的代谢组分具有高灵敏度、高选择性、高通量的要求,而且基体干扰要小。代谢组学涉及的数据量非常大,因此需要有能对其数据进行解析的化学计量学技术。代谢组学的最终目标是解析所有的可见峰。(4)代谢指纹分析不具体鉴定单一组分,而是通过比较代谢物指纹图谱的差异对样品进行快速分类。 2.3数据处理平台 应用NMR或MS得到的代谢组学数据是海量的多变量数据信息,需要利用模式识别(PR,pattern recognition)技术进行多元数据分析,将数据降维,然后对样本分类或寻找生物标志物(biomarker),用来解释代谢表型(metabolic phenotypes)

代谢组学研究技术进展

·综述· 代谢组学研究技术进展 胡正青a,林夏珍a,郭明b*(浙江林学院,a. 园林学院;b. 理学院化学系,浙江临安 311300) 摘要:目的介绍代谢组学研究技术的最新进展。方法综合国内外文献报道,介绍当前代谢组学研究中样品制备、仪器分析技术、数据处理方法和结果分析的最新研究概况。结果代谢组学研究技术取得了一定进步,拓宽了代谢组学的应用范围。结论自动化、标准化、整合化和完整化将是代谢组学研究技术的发展方向。 关键词:代谢组学;研究进展;系统生物学;分析技术;综述 中图分类号:Q591 文献标志码:A 文章编号:1007-7693(2010)06-0485-06 Advances in Research Techniques of Metabonomics HU Zhengqing a, LIN Xiazhen a, GUO Ming b*(Zhejiang Forestry University, a.School of Landscape Architecture, b. Department of Chemistry, Lin’an 311300, China) ABSTRACT: OBJECTIVE To introduce the new advances in research techniques of metabonomics. METHODS Make a summary of both national and overseas papers about matabonomics, and introduce the latest development in sample preparation, instrument analytical techniques, data processing and results analysis. RESULTS Research techniques of metabonomics have made certain progress and extend applied fields of metabonomics. CONCLUSION Automation, standardization, integration of multi-disciplinary and completeness will be the orientation for the future development of metabonomic techniques. KEY WORDS: metabonomics; research evolution; systems biology; analytical technique; review 代谢组学是继基因组学、转录组学和蛋白质组学之后迅速发展起来的一门新兴学科,它以生物系统中的代谢产物(由于实际分析手段的局限性,目前主要针对相对分子质量1 000以下的小分子)为分析对象,以高通量、高灵敏度、高分辨率的现代仪器分析方法为手段,结合模式识别等化学计量学方法,分析生物体系受刺激或扰动后(如将某个特定的基因变异或环境变化后)其代谢产物的变化或其随时间的变化规律。英文文献中,早期的代谢组学研究使用了两个不同的术语:metabolomics和metabonomics。前者侧重以单个细胞作为研究对象,Fiehn等[1]将其定义为定性和定量分析单个细胞或单一类型细胞的代谢调控和代谢流中所有低分子量的代谢产物。后者一般以动物的体液和组织为研究对象,Nicholson等[2]将其定义为生物体对病理生理或基因修饰等刺激产生代谢物质动态应答的定量测定。随着代谢组学的研究发展,不管是在植物和微生物研究领域,还是在病理生理研究领域,这两个名词已经基本等同使用。目前国内的代谢组学研究小组达成共识,以metabonomics来表示“代谢组学”。 在代谢组学的研究过程中,代谢组学的一些相关概念也不断被提出来,目前已获得广泛认同的研究层次有:①代谢物靶标分析;②代谢轮廓(谱)分析;③代谢指纹分析;④代谢组学。严格地说,只有第4层次才是真正意义上的代谢组学研究,但是目前还没有发展出一种可以涵盖所有代谢物而不管分子大小和性质的代谢组学技术。 代谢组学相对于其他组学更能反映生物体的整体信息,这是因为代谢物处于生物系统生化活动调控的末端,反映的是已经发生了的生物学事件,基因表达和蛋白质的变化对系统产生的影响都可在代谢物水平上得到体现,所以从理论上来说,代谢组学分析所提供的信息更能够揭示生物体系生理和生化功能状态,对进行功能基因组的研究提供了极大便利。代谢组学与转录组学和蛋

代谢组学技术及其应用的研究进展

0.前言 代谢组学是一种研究体内代谢产物的系统生物学方法,它能为疾病状态、药理毒理、基因功能的研究提供大量信息[1],1999年Nicholson[2]将其定义为能定量测定生命系统对病理生理刺激或基因改变所产生的动态多参数代谢反应的一种方法(Metabonomicsisdefinedas‘thequan-titativemeasurementofthedynamicmultiparametricmetabolicresponseoflivingsystemstopathophysiologicalstimuliorgeneticmodification’)。它是继基因组学、蛋白质组学、转录组学后新近发展起来的一门新的组学,并与基因组学、蛋白质组学、转录组学等共同构成系统生物学。代谢组学考查的是生物机体内所有的代谢产物[3],但主要关注的是分子量在1000以内的小分子物质,基因组学和蛋白质组学分别从基因和蛋白质层面探寻生命活动,代谢组学则从代谢物层面上探寻生命活动,基因组学和蛋白质组学告诉你什么可能会发生,而代谢组学则告诉你什么确实发生了[4]。代谢产物能在一个生物体的细胞、细胞器、组织、器官、体液等各个层面上产生[5],从某种意义上说机体内每一项生命活动都要受到代谢产物的调节和影响,因此,代谢组学研究可以了解和探索各项生命活动的整体代谢状况从而帮助人们更好地理解生命活动。目前代谢组学在药学、毒理学、疾病诊断、基因功能等生命科学的各个领域都有广泛应用,并已显示出其强大的优势,它在向各个学科渗透的同时,其自身技术和方法也在不断进步,随着系统生物学的发展,代谢组学正向真正的系统、综合、全面的目标迈进。 1.代谢组学的研究方法 代谢组学研究的基本方法是应用气相色谱质谱联用(GC-MS),液相色谱质谱联用(LC-MS),核磁共振波谱(NMR)等先进的仪器分析技术来检测各种生物样品(包括血液、尿液、脑脊液、肝脏、病变组织等)中代谢物组的信息并结合模式识别和专家系统等分析计算方法对所得代谢组学数据进行处理,最后综合解析这些数据以探讨各种生命活动在代谢物层面上的规律和特征并用于评价药物疗效、检测药物毒性、诊断疾病、分析疾病状态等。代谢组学的技术平台主要包括样品制备、代谢产物检测和分析鉴定以及数据分析与模型建立。 2.代谢组学的应用 2.1代谢组学为药学和毒理学研究中的应用 目前,代谢组学在药物安全性评价、新药开发、毒性标志物的筛选等方面应用广泛。Nicholls[6]运用代谢组学技术对药物引起磷脂质病的机理进行了研究,结果发现大鼠给药后不同时段尿液代谢组图谱发生变化。研究认为代谢组学技术能为药物引起磷脂质病微小生化改变的检测提供强有力的工具。Slim[7]利用代谢组学方法研究了地塞米松对磷酸二酯酶抑制剂诱导的大鼠脉管炎的治疗作用,发现大鼠尿液代谢组图谱与组织病理变化基本一致,研究认为尿液代谢组图谱的变化可反映主要的病理变化,代谢组学技术可非侵害地检测血管变化。 在动物实验和临床试验中利用高通量的技术手段筛选和检测潜在的毒性物质是新药安全性评价的重要环节[8],因为大多数药物通过广泛的生物转化作用可成为毒性明显不同的代谢物[9],当毒物与细胞或组织相互作用时会引起机体关键代谢过程中内源性物质的比例和浓度发生变化,所以只有对这些代谢物的变化信息进行全面的分析研究才能更好地评价药物的安全性,大量研究表明代谢组学技术能快速获得这些信息[10],它可检测生物体在给药后整体的代谢反应过程,能综合考察药物的药效和毒性,能全面分析代谢产物的变化特点和规律,从而系统地评价药物的价值和开发前景。在毒理学研究中,代谢组学技术在研究毒物作用机制、预测药物毒性、鉴定对临床有用的生物标志物等方面发挥着重要作用[11]。Warne[12]利用代谢组学技术研究3-三氟甲基-苯胺的毒 理反应,成功鉴定出了与毒性反应有关的潜在生物标志物。Azmi等[13]利用代谢组学技术研究了1-萘异硫氰酸酯(1-Naphthylisothiocyanate,ANIT)的肝毒性作用,研究认为代谢组学技术能够在器官、亚器官等不同水平上认识不同的毒理学机制。 鉴于代谢组学技术在药学和毒理学研究中的巨大贡献,英国帝国理工学院已与六家医药公司联合成立了名为毒理代谢组学(theConsor-tiumforMetabonomicToxicology,COMET)的研究组织,该组织旨在从方法学上建立一套毒理代谢组学研究体系和通用的标准评价方法,采用1HNMR技术分析尿液和血液代谢组信息以用于候选药物临床前的毒性检测[14]。近来,Clayton[15]又提出了药物代谢组学的概念(pharmaco-metabonomics,whichwedefineas‘thepredictionoftheoutcome(forex-ample,efficacyortoxicity)ofadrugorxenobioticinterventioninanindividualbasedonamathematicalmodelofpre-interventionmetabolitesignatures’)。 2.2代谢组学在疾病研究和诊断中的应用 近年来,代谢组学技术已广泛应用于心血管疾病、糖尿病、癌症等疾病的诊断和研究。在心血管疾病方面,Brindle[16]利用基于1HNMR的代谢组学技术对冠心病人的血清代谢组进行了分析,结果显示疾病组与正常组代谢组图谱存在明显差异,研究认为代谢组学技术不仅能快速、准确的诊断冠心病还能区分疾病的严重程度。Martin[17]运用代谢组学技术研究了不同饮食对动脉粥样硬化形成的影响,结果发现极低密度脂蛋白(VLDL)、胆固醇(cholesterol)、N-乙酰基糖蛋白(N-acetylgly-coproteins)与动脉粥样硬化的形成呈正相关,白蛋白赖氨酰残基(albu-minlysylresidues)、氧化三甲胺(trimethylamine-N-oxide)与之呈负相关,此外,在预测动脉粥样硬化变性方面代谢组学数据可达89%,而常规方法只有60%,研究认为代谢组学技术不仅能区分不同饮食诱导的动脉粥样硬化的生物反应(尤其是多参数代谢反应),还能发现新的与疾病进程呈正相关或负相关的潜在标志物,从而帮助人们更好地认识疾病发病的危险因素。 在糖尿病方面,Hodavance[18]认为代谢组学技术是研究2型糖尿病和胰岛素抵抗的有力工具,它能够识别那些常规方法无法识别的代谢产物。Yang[19]对比分析2型糖尿病人和正常人血清代谢组图谱发现2型糖尿病人的血清脂肪酸代谢谱与正常人存在差异,研究认为利用代谢组学方法检测血清脂肪酸代谢状况可快速诊断2型糖尿病。Yuan等[20]对2型糖尿病人尿液进行代谢组学分析并发现了马来酸(Maleicacid)、氧基乙酸(Oxylaceticacid)、4-氨基苯甲酸(4-Aminobenzoicacid)等与2型糖尿病有关的潜在生物标志物。 在癌症方面,Whitehead[21]认为代谢组学技术不仅能分析水溶性和脂溶性的癌组织提取物还能发现和鉴定在疾病不同阶段的特征性代谢产物,它是研究和诊断癌症的有力工具。Yang等[22]利用代谢组学技术对比分析了肝癌、肝炎、肝硬化患者及正常对照者的尿液代谢组信息,结果显示各组患者尿液代谢组信息存在明显差异,研究认为代谢组学技术不仅能清楚地区分患者和正常人还能诊断出患者是患肝炎、肝硬化还是肝癌,这对降低误诊率意义重大,研究还指出通过代谢组学技术鉴定出的尿液核苷在癌症诊断方面优于传统的肿瘤标志物甲胎蛋白(alpha-fetoprotein,AFP)。 代谢组学不仅在上述影响人类健康的重大疾病中有广泛的应用,目前还应用于泌尿系统疾病[23]、神经系统疾病[24]、高血压[25]、先天性代谢缺陷[26]等疾病的研究和诊断。这些研究均表明代谢组学是疾病研究和诊断的有力工具,它的应用为疾病研究和诊断开辟了新的领域。 2.3代谢组学在其它领域的应用 代谢组学凭借其独特的优势和应用潜力不仅在药学、毒理学、疾病 代谢组学技术及其应用的研究进展 苏州大学体育学院岳秀飞史晓伟 [摘要]代谢组学是一种研究生物体内所有小分子代谢物的系统生物学方法,它利用气相色谱质谱联用(GC-MS),液相色谱质谱 联用(LC-MS),核磁共振波谱(NMR)等先进的仪器分析技术来检测各种生物样品中代谢物组的信息并结合模式识别等分析计算方 法对所得代谢组学数据进行处理,最后综合解析这些数据以用于评价药物疗效、检测药物毒性、诊断疾病、分析疾病状态。代谢组学 自提出以来发展十分迅速,目前已在药学、毒理学、疾病研究和诊断等领域得到广泛应用。本文主要对代谢组学的概念,研究方法及 其应用进行综述,最后就代谢组学的发展趋势作一讨论。 [关键词]代谢组代谢组学核磁共振气相色谱质谱联用液相色谱质谱联用 95 ——

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