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            代謝組學入門基礎知識篇

              代謝組學(Metabolomics)是生物體內生化反應的總成,是生命體維持生命的物質基礎,也是研究生命活動的重要基礎。代謝組學是基于高通量分析和生物信息學技術,研究生命在內、外環境影響下的內源代謝活動,包括對代謝產物種類、數量及其變化規律的檢測和分析,從而研究集體生命活動發生和發展的本質。代謝物作為生物學過程的終端產物,其狀態改變能夠準確地反應細胞功能的變化。研究表明,包括癌癥在內的多種疾病,如肝臟疾病、腎病、心血管和神經系統疾病等都與細胞內代謝狀態改變導致的生理學紊亂或細胞功能缺失相關聯。代謝組學已成為后基因組學時代功能基因組學的研究利器,是大規模篩選用于疾病的早期預測、診斷和分型的新生物標志物的重要手段,是精準醫學的重要技術手段之一。

              代謝組學優勢 代謝物的種類、數量變化易于檢測; 相比于基因組學和蛋白組學,技術手段更為簡單; 與基因組學和的蛋白組學相比,代謝物數量少,易于檢測、驗證和分析; 代謝水平變化可實時揭示機體生理病理狀態。

            代謝組學分類

              代謝組學根據研究目的的不同,可進一步分為非靶向和靶向代謝組學。

              非靶向代謝組學(Untargeted Metabolomics)是指采用 LC-MS、GC-MS、NMR技術,無偏向性的檢測細胞、組織、器官或者生物體內受到刺激或擾動前后所有小分子代謝物(主要是相對分子量1000 Da以內的內源性小分子化合物) 的動態變化,并通過生信分析篩選差異代謝物,對差異代謝物進行通路分析,揭示其變化的生理機制。

              靶向代謝組學(Targeted Metabolomics)是針對特定一類代謝物的研究分析。二者各有優缺點,經常結合使用,用于差異代謝產物的發現和定量,對后續代謝分子標志物進行深入的研究和分析,這在食品鑒定、疾病研究、動物模型驗證、生物標志物發現、疾病診斷、藥物研發、藥物篩選、藥物評估、臨床研究、植物代謝研究、微生物代謝研究中發揮重要作用。

            代謝組學應用方向

              1、生物樣本中復雜代謝產物的檢測。

              2、尋找疾病的生物標志物。

              3、標志物的驗證和絕對定量研究。

              4、研究代謝通路機制。

            代謝組平臺

              非靶向代謝組學常用LC/MS、GC/MS、NMR三種檢測手段,優缺點如下表:

              1. NMR(核磁共振)

              優點是對樣品無破壞性,測定無偏向性,即適用于血液、尿液體液等液體樣品,也適用于組織和器官等固體樣品,并且測定速度快,可實現樣品代謝組的動態監測,缺點主要是分辨率較低。

              2. GC-MS(氣相色譜)

              GC-MS是代謝組學研究的技術,具有技術成熟穩定、分辨率高等特點,同時,由于具有相對完善的數據庫,使得定性也好一些,缺點則主要表現在樣品處理復雜,并且對于不易衍生化的物質定性和定量較困難,影響了該技術在更大范圍內的使用。

              3. LC-MS(液相色譜)

              優點主要表現在樣品制備和前處理簡單、實驗重復性好,分辨率高,分離和分析范圍大,缺點則主要表現在數據庫完善程度不夠,定性相對困難。

            非靶向性代謝組學分析技術

              代謝組學常常需要運用多種分析技術手段來滿足不同的實驗需求。常見的代謝組學分析技術包括核磁共振(NMR)、液相色譜-質譜聯用(LC-MS)、氣相色譜-質譜聯用(GC-MS)、毛細管電泳-質譜聯用(CD-MS)、HILIC--MS等。高分辨質譜技術主要有TOF-MS、FTICR-MS、Orbitrap-MS、Sector-MS等。

              1. GC-MS(氣相色譜)是代謝組學研究的經典技術,具有技術成熟穩定、分辨率高等特點,同時,由于具有相對完善的數據庫,使得定性也更為準確,缺點則主要表現在樣品處理復雜,并且對于不易衍生化的物質定性和定量較困難,影響了該技術在更大范圍內的應用。

              2. LC-MS(液相色譜)優勢主要表現在樣品制備和前處理簡單、實驗重復性好,分辨率高,分離和分析范圍廣,缺點則主要表現在數據庫完善程度不夠,定性相對困難。

            數據分析

              數據預處理:利用XCMS、MZmine和MarkerView等工具進行原始數據處理。 鑒定差異代謝物:常用的分析方法包括主成分分析(PCA)、偏最小二乘判別分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判別分析(OPLS-DA)等。數據分析結果還需要經過t檢驗和變量權重重要性排序(variable importance in projection, VIP)值篩選差異性代謝產物。一般認為,同時滿足P<0.05,VIP>1.0的變量為差異代謝物。 代謝通路分析:常見的代謝組學通路數據庫包括HMDB、KEGG、Reactome、BioCyc、MetaCyc等數據庫,可以利用這些數據庫進行代謝通路和互作網絡分析。

            關于樣品

              1. 微生物和細胞樣本:迅速鈍化代謝活動(淬滅),同時保持細胞不裂解

              2. 動物體液(如尿、血、組織、器官、唾液):采樣后要迅速預處理,如加入抗凝血劑、防腐劑,并立即冷凍處理(-80℃)

              3. 植物樣本:采集后迅速冷凍(液氮),然后轉入-80℃保存,200mg/例

              4. 血清樣品:500ul/例(不得低于200ul/例),一定避免反復凍融。(血液收集在離心管中靜置30分鐘進行凝固。然后離心取上清裝載于干凈的離心管中,再離心5分鐘,8000rpm,取上清分裝到凍存管中,每管0.5ml,-80℃凍存寄送。)

              5. 尿液樣品:1ml/例,原則上可以多取一點(尿液直接分裝到離心管中,每管1ml,添加一滴(約10ul)質量體積為1/100(w/v)的疊氮化鈉,-80℃凍存寄送)

              6.瘤胃液:1ml/例,原則上可以多取一點。 收集步驟:瘤胃液經 6000×g 離心15min,取上清,分裝, -80℃冷凍保存,干冰寄送。 為了讓樣品能保存更長的時間,取樣之后可添加一滴(約10µl)質量體積為1/100(w/v)的疊氮化鈉溶液。

              關于生物學重復次數

              一般來說,植物、細胞、微生物等至少6個生物學重復,動物樣本,由于其個體化差異較大,包括組織、血、尿液等至少10個生物學重復。臨床樣本,個體差異更大,血漿、尿液等至少要在30個生物學重復左右,無上限。具體根據文章發表檔次和實驗設計而定。

             

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