基因组序列的差异分析

基因组序列的差异分析
基因组序列的差异分析

基因组序列的差异分析

----mVISTA的在线使用说明

当然,除了在线版的,我们还可以在网站上填写信息申请离线的软件。但我试用了一下,需要先自己比对,然后要按照一定的格式来制作文件,当然你还必须得安装java才能运行软件;总之,我感觉没有在线版的方便。

1 将数据放入服务器中

在首页,你将被要求确定你想要分析的基因组序列的数量。输入这个数字之后,点击“提交”,将带你到主提交页面。

mVISTA服务器最多可以同时处理100条序列。

1.1主提交页面必填的内容

E-mail 地址

通过E-mail,我们可以提示你的在线处理已经得到结果。

序列

你可以用2种方式来上传你的序列:

1.使用“Browse”按钮从你的电脑上,上传纯文本的Fasta格式文件。如果是一个作为参

考的生物体的DNA序列必须作为一个contig提交(可以进行一定的定向排列将多个片段合并为一个contig),而其他非参考序列可以在一个或多个contig中提交(draft)。

Fasta格式的示例序列(您可以在NCBI站点上找到关于该格式的更多细节):

>mouse

ATCACGCTCTTTGTACACTCCGCCATCTCTCTCT

!!!注意:序列里面我们只接受字母CAGTN和X。请确保提交序列是作为一种纯文本格式,而不是Word或HTML文件格式。

如果您以FASTA格式提交序列,我们建议您为它取一个有意义的名称(比如直接是你的物种名之类的),因为这些名称将出现在我们生成的图形中。如果您使用的是一个draft草图序列,那么结果中每个contigs的命名都将按照您在“>”符号后指示的命名进行。

2.您可以给出它的GenBank登录号,系统将自动从GenBank数据库里进行检索序列。

在这两种情况下,序列的总大小都不应超过10M,而且任何一条序列都不应超过2M。

1.2主提交页面选填的内容

这些选项允许您自定义您的VISTA分析。您可以使用独立获得的基因注释,选择合适的Repeat Masker选项,给分析的序列指定名称,并改变序列保存分析的参数。如果您没有填写这些选填选项,我们将使用它们的默认值。

比对程序

根据您分析的具体内容(参见“about”-链接中的详细信息),您可以选择以下比对程序之一:1、AVID----全局两两比对。如果您选择使用这个程序,其中一个序列应该被完成比对,其他

所有序列可以完成或以草图draft格式完成。对于集合中所有已完成的序列,AVID生成所有相对所有成对的比对结果,可以使用任何序列作为基础(参考)来显示。如果某些序列是草图格式,AVID将生成它们与最终序列的比对,这将被用作基础(参考)。这是该服务器上唯一可以处理草图序列的比对程序。

(小知识:草图序列与完整序列DNA sequence, draft: Sequence of a DNA with less accuracy than a finished sequence. In a draft sequence, some segments are missing or are in the wrong order or are oriented incorrectly. A draft sequence is as opposed to a finished DNA sequence.)2、LAGAN----完成完整序列的全局两两比对和多重比对。如果某些序列是草图格式,您的查

询将被重定向到AVID以获得两两比对。多重比对将由VISTA可视化,它将计算并显示序列的保守区,以您指示的任何序列作为参考。这是该服务器上唯一能够产生真正的多重

比对的程序。

3、Sheffle-LAGAN----完整序列的全局比对。它检测序列中的重排和逆序,同时产生一个全局

的端到端映射图。如果你输入几个序列,所有成对的组合将被处理,结果将在VISTA中可视化。这是该服务器上唯一可用于检测重排和逆序的比对程序。(叶绿体基因组差异分析论文中好像一般都选这个)

对每条序列你可以选择:

名字

你选择的物种名字将会显示在图例中。我们建议您使用一些有意义的内容,例如这个生物体的名称、您的实验编号或数据库标识。当您使用GenBank标识符来输入序列时,默认情况下我们将使用它作为序列的名称。(页面默认的是sequence1,sequence2,sequence3···)

注释

如果有序列的基因注释信息,您可以将其以简单的纯文本格式提交,以便在绘图中显示。每个基因由其在序列上的起始和结束坐标以及列在一行上的名称来定义。一行前应放置大于(>)或小于(<)的符号,以表示正链或负链,但编号应根据正链来排列。在每个外显子的开始和结束坐标之后,外显子以单词“exon”单独列出。UTRs的注释方式与外显子相同,用“utr”代替“外显子”。

例如:

< 106481 116661 gene1

106481 106497 utr

107983 108069 exon

有一种简单的方法可以从Ensembl基因组浏览器中导出上述格式的注释。以下显示是如何做:

1、在Ensembl浏览器中选择您感兴趣的序列区域;

2、点击页面左侧的“Export information about region”;

3、“Output Format输出格式”请选择“VISTA格式”;

4、点击“Continue”按钮;

5、点击“Annotation data”链接;

6、将结果保存为纯文本文件。

我们的web服务器也接受GFF3格式的注释。

NCBI网站上可以下载GFF3格式的文件,如下所示:

注意:但是我下载后导入mVISTA,结果显示只注释了前面一半的基因,后一半序列没有注释,我也暂时没搞懂,所以,后来就在网上下了一个perl脚本,来自于简书的《mVISTA格式文件:由Perl脚本处理GenBank注释文件而来》,然后把NCBI上下载的参考序列的gb文件转换成了mVISTA格式文件。

重复序列(RepeatMasker的选择)

我们建议掩蔽一个碱基序列以获得更好的比对结果。您可以提交掩码或非掩码序列。如果提交了一个掩码序列,其重复的碱基序列被替换为字母“N”,请在下拉菜单中选择“one-celled/do not mask”选项。我们还接受轻度掩蔽序列,其中重复的元素以小写字母显示,而序列的其余部分以大写字母显示。在这种情况下,你需要在菜单中选择“softmasked”选项。

如果你的序列是非掩码的,我们的服务器将用RepeatMasker来掩盖重复序列。请在菜单中为您的具体序列选择一个特定的掩码。如果你不希望你的序列被掩码,选择“one-celled/do not mask”。

反向互补

选择您想要对第二个序列进行反向互补的比对(如果没有同源性,请尝试这样做)。

监管VISTA (rVISTA)访问Regulatory VISTA (rVISTA) access

我们的服务器可以预测转录因子结合位点,通过对结果序列运行Regulatory VISTA (rVISTA)。rVISTA的最大尺寸限制是20K。有关此工具的信息,请参阅rVISTA说明。

2、结果

在提交你的序列几分钟后,你将收到来自vista@https://www.360docs.net/doc/5814516326.html,的电子邮件,提供给你一个个人网络链接,从那里你可以访问你的分析结果。

下面是结果页。它列出了您提交的每个生物体,并为您提供了三个查看选项。这三个选项是:文本浏览器(TextBrowser):提供所有详细信息——序列、比对、保守序列统计等;VISTA 浏览器(Vista Browser):是一个交互式可视化工具,可以动态浏览结果的比对,调整VISTA 曲线和保存序列参数;和一个PDF文件(PDF):这是一个静态的VISTA比对结果图。

在表的底部有一个链接,允许您调整保存和可视化参数。通过点击它,用户可以改变某些参数,这些参数用于计算保守区域和显示每对提交序列的VISTA图。请注意,这些参数也可以在使用VISTA浏览器(VISTA Browser)时动态调整。

Text Browser

这个链接将以文本格式显示分析的结果。

在页面的顶部是一个横幅,显示比对好的生物体。在较暗的标题区域中列出的序列充当基础或叫参考(要选择一个不同的参考,返回到结果页面并单击所需的参考序列名称旁边的文本浏览器链接)。这个横幅还列出了用于比对序列的程序。

下面是导航区域,它显示了当前显示区域的坐标,提供了一个到Vista浏览器的链接(见下面),以及一个到所有保守区域列表的链接。此外,如果使用Shuffle-Lagan作为比对程序,将会有一个链接来下载生成的比对结果的点状图。

接下来是主表,其中列出了相对参考生物体生成的每次比对。每一行都是一个单独的比对结果。除最后一列外,每一列都是指提交分析的序列。最后一列包含与整个比对有关的信息。

每一行的第一个单元格还包含这个特定比对的VISTA图的预览,这允许你快速评估这个比对的质量,并看到重合部分。

通过观察表格中的一行,你可以看到每个生物体的哪个部分与哪个部分比对上了。“Sequence”链接将返回一个参与比对的fasta格式的生物体序列片段。单击“VISTA Browser”链接将启动设置为以所选有机体为参考的VISTA浏览器,并将坐标设置为所选比对的坐标。

最后一列提供了一些关于人类可读的、MFA (multi-fasta对齐)格式的链接,一个单独使用这种比对的保守区域列表,以及单独使用这种比对的pdf图的链接。如果被检查的区域是20K或更少,可以执行rVISTA分析,并且rVISTA的链接也会显示在这里。

最新!!!最后一栏还提供了对比对rankVISTA分析结果的链接。点击这里阅读更多关于RankVISTA的信息。

VISTA Browser

单击VISTA浏览器链接将启动程序,并选择相应的生物体作为基础/参考序列。VISTA浏览器是一个交互式的Java 程序,设计来可视化多个比对结果。浏览器清晰的显示界面可以很容易地跨多个物种识别高度保守的区域。详细的帮助和说明可以在这里获

得:https://www.360docs.net/doc/5814516326.html,/vgb2help.shtml。

PDF

PDF文件是比对结果和找到的保守区域的可视化显示方式。mVISTA图片最明显的特征是“峰谷”图。这张图显示了在任何给定的坐标下,两种生物之间的保守区域百分比(或者是差异百分比,如果你使用cVISTA选项)。顶部和底部百分比界限显示在每一行的右边。

不同保存区域的颜色对应于该区域的注释。默认情况下,粉色区域是“保守的非编码序列”(“CNS”),深蓝色区域是外显子exons,浅蓝色区域是非翻译区UTRs。碱基序列中的空格由图下面的红色线条部分表示。颜色图例汇总在显示器的左上角。

表示基因的箭头画在图的上方,指向基因的方向。外显子和非翻译区在mVISTA主图上都是彩色的。如果有足够的空间,基因名称都会出现在箭头下方。重复直接显示在图的正上方,根据图左侧的方案着色。图下的灰色线显示contigs,在草图draft序列的情况下,contigs 会被编号。

注意:最后得到的结果都是一个pdf的文件,pdf格式是矢量图格式,因此你就可以尽情编辑啦,只要你用的pdf编辑器有编辑功能(如下图所示),你就能随意调动那些基因注释的大小,改每条序列的名称等等。

左图是软件给出的结果(我没有发现软件哪里有参数可以调整字

体),右图是用pdf的编辑功能调了一下大小,其实就是把鼠标点

到那个字体,然后就可以输入将原来的8号字体改为4号。

Curve Parameters参数的意义:

Calc Window:滑动窗口的大小,用来计算每个碱基对的保守值,这些值创建了VISTA曲线。默认是100个碱基对。

Min Cons Width:保守区域在被绘制之前必须达到的最小宽度。默认值为100个碱基对。Cons Identity:必须在窗口(“Min Cons Width”)上保持的被认为是保守区域的最小百分比。默认值为70%。

Minimum and Maximum Y:图的上、下边界。在低保守区域降低最小Y值将允许您看到这些较小的峰值。默认值为50%到100%。

Curve Name:与该曲线相关的标签名称。

着色规则

保守区域定义为保守分数为“Cons Identity”(默认为75%)或更高,大于或等于“Min Cons Width”(默认为100 bp)的区域。根据注释绘制满足该约束的区域;所有未注释的区域被绘制为保守非编码区域(CNS)。

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.360docs.net/doc/5814516326.html, *通信作者,E-mail:zhaomingqin@https://www.360docs.net/doc/5814516326.html, 收稿日期:2015-09-09 修回日期:2015-11-19

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

DNA测序结果分析比对(实例)

DNA测序结果分析比对(实例) 关键词:dna测序结果2013-08-22 11:59来源:互联网点击次数:14423 从测序公司得到的一份DNA测序结果通常包含.seq格式的测序结果序列文本和.ab1格式的测序图两个文件,下面是一份测序结果的实例: CYP3A4-E1-1-1(E1B).ab1 CYP3A4-E1-1-1(E1B).seq .seq文件可以用系统自带的记事本程序打开,.ab1文件需要用专门的软件打开。软件名称:Chromas 软件Chromas下载 .seq文件打开后如下图: .ab1文件打开后如下图: 通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成,代表不同的碱基序列。测序图的两端(下图原图的后半段被剪切掉了)大约50个碱

基的测序图部分通常杂质的干扰较大,无法判读,这是正常现象。这也提醒我们在做引物设计时,要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近(通常要大于50个碱基距离),以免测序后难以分析比对。 我的课题是研究基因多态性的,因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。 实际上,要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。一般认为等位基因位点假如在测序图上出现像套叠的两个峰,就是杂合子位点。实际比对后才知道,情况并非那么简单,下面测序图中标出的两个套峰均不是杂合子位点,如图并说明如下:

说明: 第一组套峰,两峰的轴线并不在同一位置,左侧的T峰是干扰峰;第二组套峰,虽两峰轴线位置相同,但两峰的位置太靠近了,不是杂合子峰,蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成,此处的序列被机器误判为“C”,实际的序列应为“A”,通常一个高大碱基峰的前面 1~2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰,峰的高度大约是高大碱基峰的1/2,离得越近受干扰越大。 一个摸索出来的规律是:主峰通常在干扰峰的右侧,干扰峰并不一定比主峰低。最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较;一个位点的多个样本相比较;你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。 通常,对于一个疑似突变位点来说,即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话,那么单纯通过测序结果就判定它是突变点,是并不严谨的,因一份 PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同,很难避免不产生误差的。对于一个未知突变位点的发现,通常还需要用到更精确的酶切技术。 (责任编辑:大汉昆仑王)

基因组序列的差异分析

基因组序列的差异分析 ----mVISTA的在线使用说明 当然,除了在线版的,我们还可以在网站上填写信息申请离线的软件。但我试用了一下,需要先自己比对,然后要按照一定的格式来制作文件,当然你还必须得安装java才能运行软件;总之,我感觉没有在线版的方便。 1 将数据放入服务器中 在首页,你将被要求确定你想要分析的基因组序列的数量。输入这个数字之后,点击“提交”,将带你到主提交页面。 mVISTA服务器最多可以同时处理100条序列。 1.1主提交页面必填的内容 E-mail 地址 通过E-mail,我们可以提示你的在线处理已经得到结果。

序列 你可以用2种方式来上传你的序列: 1.使用“Browse”按钮从你的电脑上,上传纯文本的Fasta格式文件。如果是一个作为参 考的生物体的DNA序列必须作为一个contig提交(可以进行一定的定向排列将多个片段合并为一个contig),而其他非参考序列可以在一个或多个contig中提交(draft)。 Fasta格式的示例序列(您可以在NCBI站点上找到关于该格式的更多细节): >mouse ATCACGCTCTTTGTACACTCCGCCATCTCTCTCT … !!!注意:序列里面我们只接受字母CAGTN和X。请确保提交序列是作为一种纯文本格式,而不是Word或HTML文件格式。 如果您以FASTA格式提交序列,我们建议您为它取一个有意义的名称(比如直接是你的物种名之类的),因为这些名称将出现在我们生成的图形中。如果您使用的是一个draft草图序列,那么结果中每个contigs的命名都将按照您在“>”符号后指示的命名进行。 2.您可以给出它的GenBank登录号,系统将自动从GenBank数据库里进行检索序列。 在这两种情况下,序列的总大小都不应超过10M,而且任何一条序列都不应超过2M。 1.2主提交页面选填的内容 这些选项允许您自定义您的VISTA分析。您可以使用独立获得的基因注释,选择合适的Repeat Masker选项,给分析的序列指定名称,并改变序列保存分析的参数。如果您没有填写这些选填选项,我们将使用它们的默认值。 比对程序 根据您分析的具体内容(参见“about”-链接中的详细信息),您可以选择以下比对程序之一:1、AVID----全局两两比对。如果您选择使用这个程序,其中一个序列应该被完成比对,其他 所有序列可以完成或以草图draft格式完成。对于集合中所有已完成的序列,AVID生成所有相对所有成对的比对结果,可以使用任何序列作为基础(参考)来显示。如果某些序列是草图格式,AVID将生成它们与最终序列的比对,这将被用作基础(参考)。这是该服务器上唯一可以处理草图序列的比对程序。 (小知识:草图序列与完整序列DNA sequence, draft: Sequence of a DNA with less accuracy than a finished sequence. In a draft sequence, some segments are missing or are in the wrong order or are oriented incorrectly. A draft sequence is as opposed to a finished DNA sequence.)2、LAGAN----完成完整序列的全局两两比对和多重比对。如果某些序列是草图格式,您的查 询将被重定向到AVID以获得两两比对。多重比对将由VISTA可视化,它将计算并显示序列的保守区,以您指示的任何序列作为参考。这是该服务器上唯一能够产生真正的多重

浅谈最常用的代谢组学分析方法

代谢组学是一门对某一生物或细胞所有低分子质量代谢产物(以相对分子质量<1000的有机和无机的代谢物为研究核心区)进行分析的新兴学科。生物样本通过NMR、GC-MS、LC-MS等高通量仪器分析检测后,能产生大量的数据,这些数据具有高维,少样本、高噪声等复杂特征,同时代谢物多且代谢物之间联系密切,因此从复杂的代谢组学数据中确定与所研究的现象有关的代谢物,筛选出候选生物标记物成为代谢物组学研究的热点和难点。 代谢组学分析数据用于统计分析时,数据集通常为一个N ×K 的矩阵(X矩阵),N表示N个样本数,每一行代表一个样品,K表示K个变量,每一列代表一个变量,在代谢组学中变量通常是指代谢物含量。常用的分析方法如图1所示: 数据分析方法 单变量分析 多变量分析差异倍数分析 显著性检验 无监督分析 有监督分析 PLS-DA PCA OPLS-DA 图1 代谢组学常用的数据分析方法 单变量分析 单变量分析方法仅分别分析单个变量,不考虑多个变量的相互作用与内在联系。具有简单性、易应用性和可解释性。但是无法基于整

体数据对所测样品的优劣、差异进行综合评价和分析。 (1)差异倍数分析 差异倍数变化大小(Fold Change,FC)表示实验组与对照组的含量比值,可以快速考察各个代谢物在不同组别之间的含量变化大小。(2)显著性检验 p值即概率,反映某一事件发生的可能性大小,用于区分该变量是否具有统计显著性,通常认为p<0.05具有统计显著性。常用的检验方法有t-test、方差分析(Analysis of Variance,ANOVA),但是由于代谢组学的变量较多,必要时需要进行多重假设检验,对p值进行校正,减少Ⅰ类错误,降低假阳性。 多变量分析 多变量分析方法能同时处理数百或数千个变量,并且能处理变量之间的相互关系。利用变量之间的协方差或相关性,使原始数据在较低维空间上的投影能尽可能地捕获数据中的信息。但是如果存在大量无信息变量可能会妨碍多变量分析的能力,无信息变量的数量越多,减少真阳性数量的效果就越显著。 多变量分析分为无监督分析方法和有监督分析方法。在代谢组学分析中无监督学习有主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),只需要数据集X,而有监督分析方法主要是偏小二乘判别分析(Partial Least Squares Discrimination Analysis, PLS-DA)和正交偏小二乘判别分析(Orthogonal Partial Least Squares

植物代谢组学的研究方法及其应用

植物代谢组学的研究方法及其应用 近年来,随着生命科学研究的发展,尤其是在完成拟南芥(Arabidopsis thaliana) 和水稻(Oryza sativa) 等植物的基因组测序后,植物生物学发生了翻天覆地的变化。人们已经把目光从基因的测序转移到了基因的功能研究。在研究DNA 的基因组学、mRNA 的转录组学及蛋白质的蛋白组学后,接踵而来的是研究代谢物的代谢组学(Hall et al.,2002)。代谢组学的概念来源于代谢组,代谢组是指某一生物或细胞在一特定生理时期内所有的低分子量代谢产物,代谢组学则是对某一生物或细胞在一特定生理时期内所有低分子量代谢产物同时进行定性和定量分析的一门新学科(Goodacre,2004)。它是以组群指标分析为基础,以高通量检测和数据处理为手段,以信息建模与系统整合为目标的系统生物学的一个分支。 代谢物是细胞调控过程的终产物,它们的种类和数量变化被视为生物系统对基因或环境变化的最终响应(Fiehn,2002)。植物内源代谢物对植物的生长发育有重要作用(Pichersky and Gang,2000)。植物中代谢物超过20万种,有维持植物生命活动和生长发育所必需的初生代谢物;还有利用初生代谢物生成的与植物抗病和抗逆关系密切的次生代谢物,所以对植物代谢物进行分析是十分必要的。 但是,由于植物代谢物在时间和空间都具有高度的动态性(stitt and Fernie,2003)。尤其是次生代谢物种类繁多、结构迥异,且产生和分布通常有种属、器官、组织以及生长发育时期的特异性,难于进行分离分析,所以人们一直在寻找更为强大的检测分析工具。在代谢物分析领域,人们已经提出了目标分析、代谢产物指纹分析、代谢产物轮廓分析和代谢表型分析、代谢组学分析等概念。20世纪90年代初,Sauter 等(1991)首先将代谢组分析引入植物系统诊断,此后关于植物代谢组学的研究逐年增多。随着拟南芥等植物的基因组测序完成以及代谢物分析手段的改进和提高,今后几年进入此研究领域的科学家和研究机构将越来越多。 1研究方法 代谢组学分析流程包括样品制备、代谢物成分分析鉴定和数据分析与解释。由于植物中代谢物的种类繁多,而目前可用的成分检测和数据分析方法又多种多样,所以根据研究对象不同,采用的样品制备、分离鉴定手段及数据分析方法各不相同。 1.1样品制备 植物代谢物样品制备分为组织取样、匀浆、抽提、保存和样品预处理等步骤(Weckwerth and Fiehn,2002)。代谢产物通常用水或有机溶剂(如甲醇和己烷等)分别提取,获得水提取物和有机溶剂提取物,从而把非极性的亲脂相和极性相分开。分析之前,通常先用固相微萃取、固相萃取和亲和色谱等方法进行预处理(邱德有和黄璐琦,2004)。然而植物代谢物千差万别,其中很多物质稍受干扰结构就会发生改变,且对其分析鉴定所采用的设备也不同。目前还没有适合所有代谢物的抽提方法,通常只能根据所要分析的代谢物特性及使用的鉴定手段选择合适的提取方法。而抽提时间、温度、溶剂成分和质量及实验者的技巧等诸多因素也将影响样品制备的水平。 1.2成分分析鉴定

实验--基因结构预测分析

学院:______ 班级:_______ 学号:_________ 姓名:__________ 成绩:______ 实验五基因结构预测分析 目的: 1、熟悉并掌握从基因组核酸序列中发现基因的方法。 内容: 1、用NCBI的ORF Finder分析原核生物核酸序列或真核生物的cDNA序列中的开放阅读框; 2、使用GENSCAN在线软件预测真核生物基因; 3、使用POL YAH在线预测转录终止信号; 4、使用PromoterScan在线预测启动子区域。 操作及问题: 随着测序技术的不断发展,越来越多的模式生物启动了全基因组测序计划,完成全基因组测序的物种也越来越多,使得基因结构和功能的预测成为可能。同时,通过基因组文库筛选也可得到目的基因所在克隆。获得克隆序列后,同样也需要对目的基因做结构预测以便指导后续功能研究。本实验介绍几种常用的基因预测分析工具,预测核酸序列的开放阅读框、转录终止信号、启动子、CpG岛等信息。 一、开放阅读框(open reading frame,ORF)的识别 ORF是指从核酸序列上5’端翻译起始密码子到终止密码子的蛋白质编码序列。原核生物与真核生物的基因结构存在很大不同,真核生物的ORF除外显子(平均150bp)外,还含有内含子,因此真核生物基因的预测远比原核生物复杂。 (一)利用NCBI ORF Finder预测原核生物核酸序列或真核生物的cDNA序列中的开放阅读框。https://www.360docs.net/doc/5814516326.html,/gorf/gorf.html 1、在NCBI上查找AC 号为AE008569 的核酸记录。(见实验五中的AE008569.mht) 问题1:这个序列的名称? 问题2:这个序列来源物种所属的生物学大分类?

代谢组学数据处理方法_主成分分析

◇专论◇ 中国临床药理学与治疗学 中国药理学会主办 CN 3421206/R ,ISSN 100922501 E 2mail :ccpt96@https://www.360docs.net/doc/5814516326.html, 2010May ;15(5):481-489 2010203211收稿 2010204224修回E 2mail :ajiye333@hot https://www.360docs.net/doc/5814516326.html, 代谢组学数据处理方法———主成分分析 阿基业 中国药科大学药代动力学重点实验室&代谢组学研究室,南京210009,江苏 摘要 代谢组学在生命科学领域得到了越来越 广泛的应用并展现出良好的前景。代谢组学分析产生的含有大量变量的数据难以用常规方法进行分析,如何正确分析和解释代谢组学的数据是研究的关键。本文主要介绍了在代谢组学数据分析中占主导地位的主成分分析基本方法,旨在加强代谢组学数据分析的基础知识并规范数据分析的方法。关键词 代谢组学;主成分分析;偏最小二乘投影关联分析;偏最小二乘投影判别分析;正交偏最小二乘投影分析 中图分类号:R969.1文献标识码:A 文章编号:100922501(2010)0520481209代谢组学(metabolomics 或metabonomics )是“后基因组学”时期新兴的一门学科,“代谢组学”一词虽然常以“metabonomics ”或“metabolo 2mics ”出现,但多数学者通常并不对其加以严格区分,绝大多数情况下这两个词被认为包含了等同的意义。根据研究的内容、目的、偏重点和对代谢 组学的认识不同,代谢组学被赋予了不同的英文 名称,如代谢物分析(metabolite p rofiling )、代谢谱分析(metabolic profiling )、代谢指纹谱分析(metabolic fingerp rinting )等;根据分析的目标化合物不同,还可以分为目标化合物分析(targeting analysis )和(无设定目标的)全谱分析(non -tar 2geting analysis )。无论采用了哪种名称和说法,代谢组学的研究对象都是体内“代谢组” (metabo 2lome ,即生物样本、系统、组织或细胞中小分子化合物的总称)。不管采用哪种测定方法,应用代谢 组学技术都可以测定到许多内源性化合物的定性/定量信息。这些信息在输出的谱图上表现为许多信号峰,在色谱质谱图上表现为不同保留时间出现色谱峰,在核磁共振谱图上表现为不同化学位移处的色谱信号。每个信号峰都既包含了检测分子的定性/结构信息,也包含了定量信息。以气相色谱-质谱检测为例,样品中的分子经过数十米长的石英毛细管色谱柱色谱分离后在色谱图上的不同时间出现,输出的总离子流图上的每个色谱峰都包含该物质定性信息(质谱图)和定量信息(峰高或峰面积),图1。对于特定化合物来说,其定性信息就是该化合物的特征谱图和色谱保留时间,是化合物鉴定的基础;其定量信息就是该化合物的色谱响应强度,如峰高、峰面积,是定量比较不同样品或组别之间差异的基础 。 中国药科大学药物代谢动力学重点实验室&代谢组学研究室副研究员, 主要从事药物代谢动力学、代谢组学、代谢性疾病发病机制、与代谢相关的药效或药物毒性的分子机制等方向的研究。 ? 184?

实验三蛋白序列比对到基因组

实验三蛋白序列比对到基因组(GeneWise and exonerate)实验目的 1)了解基因结构,acceptor, sponsor 等概念 2)理解将蛋白序列比对到基因组的应用 3)掌握利用GeneWise 将蛋白序列定位到基因组上并得到基因结构 实验数据及软件 ftp://172.28.137.55/pub/lab_materia/biosoft/lab03/ 1、Genewise 简介 Genewise 是EBI 的Ewan Birney 和他的同事们开发的一套 软件系统,用来做蛋白质序列和DNA 序列之间的比对,软件比对过程中会考虑剪切位点信息,所以能够定义出intron/exon 结构,同时它和blast 的最大区别是它能够把基因的多个exon 的链接起来,从而得到基因整体的比对情况。Genewise 只能一次进行 一条蛋白序列和一条核酸序列的比对,同等运算量的情况下,运行时间较blast,blat,sim4 等慢,由于进行的是蛋白质水平的比对,所以敏感性比blat,sim4 等要高。 2、下载 可从EBI 网站上下载,下载地址: ftp://https://www.360docs.net/doc/5814516326.html,/pub/software/unix/wise2/wise2.2.0.tar.gz(FTP 服务器上已经下载有) 3、安装 1)解压缩 2)编译, $ cd src $ make all 3)设置环境变量:WISECONFIGDIR 4、使用语法 genewise genewise –genesf [other options] 参数提示 1.默认情况下,蛋白序列和dna 序列的正链进行比对,即-tfor 参数;如果用户 不确定蛋白质序列是在dna 序列的正链上还是反链上,可以改用-both 参数; 2.当用户需要使用genewise 比对得到的dna 序列时,可以通过添加-cdna 得到;可以通过-trans参数得到对应的氨基酸序列; 应用1—确定基因结构 genewise –both –genesf input-protien3.fa input-dna3.fa > output3.genewise.out 结果(部分)

代谢组学概述

代谢组学概述 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。 一:代谢组学分析流程 一般来说,代谢组的分析流程有:首先将代谢组分进行预处理,预处理的方法由测量分析方法决定,如使用质谱方法分析,则需要预先对代谢组分进行分离和离子化。接着,再对预处理后的组分进行定性和定量分析。 预处理中,常用分离方法包括:气相色谱(Gas chromatography,GC),高效液相色谱(High performance liquid chromatography,HPLC)。气相色谱具有较高的分辨率,但需要对代谢组分进行气化,并且对组分分子质量有一定的限制。高效液相色谱也在代谢组分析中被广泛地使用,因其在液相中对代谢组分进行分离,因此不用对组分进行气化,相较气相色谱具有测量范围更广,更灵敏的优点。此外,毛细管电泳法(Capillary electrophoresis)也可以对代谢组分进行分离,其应用较少,但在理论上其分离效率比高效液相色谱法高。 在预处理时,常常会加入内参(internal standards),以方便后续

对样品的质量进行监控和对比,由于不同的实验批次、样品顺序对后续测量也有一定对影响,因此,还会加入空对照和混合样品对照来进行质量监控。 对不同的代谢组分进行定性和定量分析的方法包括质谱分析法(Mass spectrometry,MS)和核磁共振谱(Nuclear Magnetic Resonance Imaging,NMR)等。其中,质谱分析法具有灵敏度高,特异性强等优点,被广泛地应用于检测代谢组分,可以对经过分离、离子化处理后的代谢组分进行定性和定量。离子化的方法包括:大气压化学电离(Atmospheric-pressure chemical ionization,APCI),电子电离(Electron ionization,EI ),以及电喷雾电离(Electrospray ionization ,ESI)等,需要根据不同的分离方法选用。例如电喷雾电离,常用于被液相色谱进行分离的组分。但由于质谱并不能直接对生物溶液或组织进行检测,其应用一直受限。为了提高原有的质谱分析法的灵敏性,使样品的准备简单化,减少背景的影响,一些新的质谱相关技术得以产生。这些技术包括:二次离子质谱(Secondary-ion mass spectrometry ,SIMS)和纳米结构引发器质谱(Nanostructure-Initiator MS,NIMS),属于去吸附/离子化方法,这两种技术都不依赖基质。其中,SIMS 使用高能离子束使样品接触表面解吸,具有高空间分辨率的优势,与质谱串联后是用于器官/组织造影的有力技术。而NIMS可用于小分子的检测。基质辅助激光脱附电离(Matrix-assisted laser desorption/ionization ,MALDI)是一种较为温和的离子化方法,可以得到用常规离子化方法容易解离为碎片的一些完整大分子质谱信

代谢组学小常识

代谢组学小常识 概念: ?代谢组:指一个细胞、组织或器官中所有代谢物的集合, 包含一系列不同类型的小分子(通常分子量<1000), 比如肽、碳水化合物、脂类、核酸等。 ?代谢组学:通过考察生物体系(细胞、组织或生物体)受刺激或扰动后,其代谢产物的变化或其随时间的变化,来研究生物体系的一门科学。 实验流程:(以液质联用为基础的代谢组学为例) ?样本前处理:在保证小分子代谢物完整的前提下,处理的步骤越简单越好,以保证操作容易重复,也为大批量样本的处理节约时间。 ?数据采集:依据实验目的有所不同。 o非目标代谢组学:选用高分辨质谱仪(TOF,Orbitrap等),有助于检测到尽可能多的化合物,另外高分辨的质核比数据也有助于数据库检索以及化合物的鉴定。 o目标代谢组学:通常使用三重四极其杆质谱,提高检测的灵敏度以及定量的准确性。 ?数据预处理:峰提取,排列,归一化。 o多数质谱商家都提供了配套的预处理软件,例如安捷伦公司的MassHunter,热电的Sieve,沃特世的MarkerLynx以及Progenisis QI。 o同时也有一些基于网络的可以免费获取的软件。建议使用配套的软件,因为不需要额外的数据转换,不需要上传数据,节省时间。 ?数据分析:多元统计分析包括主成份分析(PCA),偏最小二乘判别分析(PLS-DA),正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA),聚类分析(HCA)等。各个厂商也提供了相应的统计分析软件,比如安捷伦的MPP,热电的Sieve,沃特世的Ezinfor。目前常用的第三方软件是Simca-p,同时也有一些网络的开源软件可以使用。 ?化合物鉴定:数据库检索,标准品对比,二级质谱对比。 代谢组学文章中常见的统计图(一) 主成分分析(PCA) PCA得分图(score plot),用来看样本天然的分组情况,在分析时不加任何分组信息。图中每一个点代表一个样本,样本在空间中所处的位置由其中所含有的代谢物的差异决定。 PCA载荷图(loading plot),用来寻找差异变量。同种的每一个点代表样本中还有的一个代谢物物,距离原点越远的代谢物被认为对样本的分类贡献越大。 偏最小二乘判别分析(PLS-DA) 得分图和载荷图的解释同PCA。区别在于,PLS-DA在分析时提前赋予每个样本分组信息,简单说,就是在分

核磁共振代谢组学样品处理数据分析Protocol

核磁共振代谢组学样品处理数据分析Protocol 1H-NMR 代谢组学 样本处理——双相提取法细胞 1. 收集细胞,1500rpm/min,5min,4℃离心,弃上清 2. 预冷PBS洗两次,1500rpm/min,5min,4℃离心。 3. 将细胞转移至2mlEP管中,PBS润洗离心管,对应转移。 4. 小离心机2000rpm/min,5min,4℃离心,弃上清(尽量倒干净,倒扣用纸吸干)。 5. -80℃/液氮保存(1年) 6. 向各管细胞沉淀中加入预冷甲醇:氯仿=2:1, 900ul,涡旋混匀(最大转速)10min。 7. 细胞超声破碎仪,超声3s/次,共3次,中间间隔3s(冰上操作)。 8. 加入300ul预冷氯仿。 9. 加入540ul预冷miniQ水,涡旋混匀(最大转速) 10min,冰上静置10min。 10. 13000rpm,20min离心,体系分为三相,即上层水相+甲醇;下层为氯仿;中间为未裂 解细胞和细胞碎片以及蛋白质。 11. 分别取上层水相和下层有机相于不同的EP管中,可-80℃/液氮保存。 12. 下层有机相氮吹和上层水相氮吹后冻干。 13. 冻干后每管加入500ul重水,涡旋混匀5min。 14. 水相12000g/min,5min,4℃离心;有机相200g/min,5min,4℃离心。 15. 取上清加入核磁管中,送样检测。组织

1. 称取20~200mg冰冻组织,并准备预冷甲醇、氯仿、miniQ 水。 2. 将冰冻组织置于玻璃管内,按体积加入4ml/g甲醇和 0.85ml/g水到组织样品中,超声破 碎样品并涡旋混匀。 3. 加入2ml/g氯仿,再次涡旋混匀2min,静置2min。 4. 加入2ml/g氯仿和2ml/g水,再次涡旋混匀。 5. 将样品置于冰上或冰箱中静置15min后,1000g,15min,4℃离心(如无明显分层,则 再次离心)。 6. 将上层水相与下层氯仿相分别转移到玻璃管中,氮吹后-80℃/液氮保存。 7. 真空低温冻干样本后,马上检测。 8. 若不立即进行检测,则将水相提取物储存于-80℃,将脂相提取物保存于氘代有机溶剂中 (主要为降低氧化反应),并储存于-80℃(但最好不要超过3天)。 9. 水相代谢物:加入580ul重水,含0.1~0.5mM TSP,涡旋混匀,12000g,5min,并将550ul 样品置于核磁管中检测。 10. 脂性代谢物:加入580ul氘代氯仿,含0.03V/V TMS,涡旋混匀,1000g,5min,并将 550ul样品置于核磁管中检测。 数据分析

相关文档
最新文档