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代謝組學(xué)質(zhì)譜分析
代謝組學(xué)旨在對(duì)生物體內(nèi)所有代謝物進(jìn)行定量分析,并尋找代謝物與生理病理變化的相對(duì)關(guān)系。
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        代謝組學(xué)(Metabolomics)的概念最早由英國(guó)   Nicholson于1999年提出,是系統(tǒng)生物學(xué)的有機(jī)組成部分。代謝組學(xué)旨在對(duì)生物體內(nèi)所有代謝物進(jìn)行定量分析,并尋找代謝物與生理病理變化的相對(duì)關(guān)系。代謝組學(xué)的研究對(duì)象大都是相對(duì)分子質(zhì)量小于1000小分子物質(zhì),它們參與到生物體的新陳代謝和生長(zhǎng)發(fā)育的方方面面,是生物現(xiàn)象的最終產(chǎn)物。

 

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        相比基因組和蛋白組的研究,代謝組學(xué)研究具有獨(dú)特的應(yīng)用優(yōu)勢(shì):1. 基因和蛋白表達(dá)的微小變化可通過(guò)代謝酶的催化反應(yīng)在代謝物上得以放大,從而使檢測(cè)和分析更加容易;2. 代謝物的變化除了反應(yīng)基因組變化外,還受到環(huán)境因素、腸道菌群的影響,其動(dòng)態(tài)性更強(qiáng),對(duì)生物體變化的反映更加靈敏(如上圖);3. 代謝反應(yīng)及終產(chǎn)物在各個(gè)物種的生物體系中都是類(lèi)似的,因此,代謝組學(xué)方法學(xué)通用性更強(qiáng);4. 代謝組學(xué)的技術(shù)不需建立全基因組測(cè)序及大量表達(dá)序列數(shù)據(jù)庫(kù),直接對(duì)幾乎可以對(duì)所有樣本類(lèi)型進(jìn)行檢測(cè),包括全血、血漿/血清、組織、細(xì)胞、細(xì)胞培養(yǎng)上清、尿液、糞便、食物、唾液、腦脊液、脂肪等。
 

     
        經(jīng)過(guò)近20年的發(fā)展,代謝組學(xué)的研究技術(shù)手段逐步成熟。目前質(zhì)譜技術(shù):氣質(zhì)聯(lián)用技術(shù)(GC-MS)和液質(zhì)聯(lián)用技術(shù)(LC-MS),已逐步取代核磁技術(shù)(NMR),成為代謝組學(xué)研究的主流技術(shù)。GC-MS和LC-MS在其所檢測(cè)的代謝物譜上各有偏向性(如下圖),一般情況兩種技術(shù)聯(lián)合使用是常規(guī)全譜代謝組分析的主要實(shí)驗(yàn)策略。
 

 

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技術(shù)路線:

 

 

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樣品要求:



        代謝組的差異變化是基因組變化放大效應(yīng)的呈現(xiàn),不同個(gè)體中代謝物的波動(dòng)性也就較大。另一方面,代謝組學(xué)的差異分析一般是基于PCA和PLS-DA等多元統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行的,只有較大的樣本量抽提出的主成分才具有群體代表性。因此,相對(duì)于基因組學(xué)等技術(shù)方法,代謝組學(xué)要求樣品的生物學(xué)重復(fù)要更多。

                       1.細(xì)胞樣品大于6例
                       2.臨床標(biāo)本大于30例
                       3.模式動(dòng)物樣品大于10例
                       4.植物微生物樣品每組大于8例


 

應(yīng)用方向:



                         1.疾病標(biāo)志物開(kāi)發(fā)        
                         2.腫瘤/癌癥        
                         3.代謝疾病/心血管疾病       
                         4.營(yíng)養(yǎng)學(xué)        
                         5.炎癥/免疫         
                         6.感染性疾病        
                         7.神經(jīng)科學(xué)        
                         8.植物學(xué)        
                         9.藥物開(kāi)發(fā)        
                         10.毒理研究         
                         11.微生物研究 

 

相關(guān)文獻(xiàn):


轉(zhuǎn)錄組與代謝組聯(lián)合分析

 

  1. He J, Wang K, Zheng N, et al. Metformin suppressed the proliferation of LoVo cells and induced a time-dependent metabolic and transcriptional alteration. Sci Rep-UK, 2015; 5.

  2. Langley R J, Tipper J L, Bruse S, et al. Integrative “omic” analysis of experimental bacteremia identifies a metabolic signature that distinguishes human sepsis from systemic inflammatory response syndromes. Am J Resp Crit Care, 2014, 190(4): 445-455.

  3. Zhou M, Wang S, Zhao A, et al. Transcriptomic and metabonomic profiling reveal synergistic effects of quercetin and resveratrol supplementation in high fat diet fed mice. J Proteome Res, 2012; 11(10): 4961-4971.

  4. Li H, Xie Z, Lin J, et al. Transcriptomic and metabonomic profiling of obesity-prone and obesity-resistant rats under high fat diet. J Proteome Res, 2008; 7(11): 4775-4783.

     

疾病標(biāo)志物研究

 

  1. Butte N F, Liu Y, Zakeri I F, et al. Global metabolomic profiling targeting childhood obesity in the Hispanic population. Am J Clin Nutr, 2015; ajcn111872.

  2. Barrios C, Beaumont M, Pallister T, et al. Gut-Microbiota-Metabolite Axis in Early Renal Function Decline. PloS one, 2015; 10(8): e0134311.

  3. Mondul A M, Moore S C, Weinstein S J, et al. Metabolomic analysis of prostate cancer risk in a prospective cohort: The alpha‐tocolpherol, beta‐carotene cancer prevention (ATBC) study. Int J Cancer, 2015; 137(9): 2124-2132.

  4. Yousri N A, Mook-Kanamori D O, Selim M M E D, et al. A systems view of type 2 diabetes-associated metabolic perturbations in saliva, blood and urine at different timescales of glycaemic control. Diabetologia, 2015; 58(8): 1855-1867.

  5. Kurland I J, Broin P Ó, Golden A, et al. Integrative metabolic signatures for hepatic radiation injury. PloS one, 2015; 10(6): e0124795.

     

 

 

 

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