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            靶向和非靶向代謝組學解析介紹

              代謝組學是什么?

              新陳代謝是生物體內生物化學反應的總成,是生命體維系生命的物質基礎,是研究生命活動的重要依據。代謝組是研究生命過程中和外部環境影響下的內源代謝活動,包括對代謝物種類、數量及變化規律的檢測與分析,從而探討群體生命活動發生與發展的本質。代謝組學相對于其它組學有許多優點:

              代謝產物種類、數量變化容易檢測;

              與基因組學、蛋白質組學相比,技術手段更加簡單;

              相對于基因組學和蛋白質組學,代謝產物少,易于檢測、驗證和分析;

              新陳代謝水平的變化可以實時反映機體的生理病理狀態。

            靶向和非靶向代謝組學解析介紹

              代謝組分類:

              根據研究目標的不同,代謝組學可分為非靶向代謝組和靶向代謝組。非靶向性代謝組學是對生物體內代謝產物的全面、系統分析,是這種無傾向的代謝組學分析,能發現新的生物標記物。靶向性代謝組學是針對這種特殊代謝物的研究分析。它們都有各自的優缺點,經常聯合操作來發現和定量不同的代謝產物,深入研究和分析后續代謝分子標記,這些方式在食品鑒定、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、藥物評價、臨床研究、植物代謝、微生物代謝研究等方面發揮重要作用。

              非靶向性代謝組學是以比較有限的情況專業知識為基礎,對整個生命體代謝組學進行系統鑒定分析,獲取代謝物數據,并從中發現差異代謝物。非目的代謝組學主要包括以下幾個步驟:

              1.樣品收集和加工。

              常用的代謝組分析樣本有血漿、尿、組織、細胞、細胞器等。樣本量大,樣本個體差異所引起的誤差較小。在復雜的代謝組學樣品中,有許多可能干擾實驗結果,是影響代謝組學研究成功與否的關鍵因素。常見的樣品處理方式有蛋白質沉淀、差速離心萃取(固相萃取、液液萃取、超臨界流體萃取、加速溶劑萃取)。

              2.實驗分析。

              代謝組通常須要操作多種分析技術手段,以滿足不同的實驗需求。常用的代謝組學技術包括:NMR(NMR)、LC-MS(LC-MS)、GC-MS(GC-MS)、毛細管電泳-質譜聯用(CD-MS)、HILIC--MS等。高分辨率質譜技術主要有TOF-MS、FTICR-MS、Orbitrap-MS、Sector-MS等。

              3.資料分析。

              資料預處理:利用XCMS、MZmine、MarkerView等工具對原始數據進行處理。

              鑒別代謝物:常用的研究方法有主成分分析(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。對數據分析的結果也須要通過t檢驗和變量權重重要性排序(variableimportanceinprojection,VIP)來篩選不同的代謝物。一般而言,P<0.05,VIP>1.0的變數為差異性代謝產物。

              代謝性途徑分析:常見的代謝組學途徑數據庫包括HMDB、KEGG、Reactome、BioCyc、MetaCyc等,它們可用于代謝途徑和互作網絡分析。

              多組分析:多組分析已成為組學發現的趨勢。這些數據庫和工具包括IMPaLA網站、iPEAP軟件、MetaboAnalyst網站、SAMNetWeb網站、pwOMICS、MetaMapR、MetScape、Grinn、WGCNA、MixOmic、DiffCorr、qpgraph、huge等等。

              相對于非靶向代謝組學而言,靶向代謝組學更具針對性,它把注意力集中在一些或幾種生物事件相關的代謝物,如脂質組學、糖組學等。

              目的代謝組學是以目標群體學關注的對象為目的,有針對性地收集樣本。例如在進行脂質組學時,要選擇溶于油脂的溶劑。目的代謝產物的定量分析是根據標準品的定量標準曲線進行的,因此須要準備合格的標準品。

              采用靶向法,天然標記物和同位素標記物有助于代謝產物的識別和定量,減少假陽性。定量分析方式可以用來建立組織或有機體的代謝物的基線水平,用來進行實驗室間的比較,或者用來確定代謝的正常和干擾狀態。利用同位素標記的內標(IS)還能幫助解釋影響分析精度的離子化效應,從而提高生物反應檢測試驗的有效性。

              由于靶向代謝組學研究的是比較有限種類的代謝產物,數據分析比非靶向代謝組學更簡單、更直接。所用的方式類似于數據庫和非目的代謝組學,但對于某一類代謝組,有專門的數據庫,例如LipidMaps和LipidBank,目的是糖類和脂質組。

              因2種代謝組學方式各有優缺點,非靶向代謝組學無偏倚,且具備整體性的生物代謝組特點,但重復性差,線性范圍比較有限;靶向代謝組學的重復性和敏感性逐步提高,代謝物確定簡單,線性范圍寬,但須要有提前的專業知識情況,是這種傾向于代謝組研究方法。因此 在實際操作中,這2種方式通常聯合操作,共同發揮作用。

            上一頁:代謝組學研究中常用的技術分析

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