脂质组学分析方法的研究进展

脂质组学分析方法的研究进展

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

脂质代谢组学及在水产动物研究中的应用

Open Journal of Fisheries Research 水产研究, 2019, 6(2), 19-22 Published Online June 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/0818986634.html,/journal/ojfr https://https://www.360docs.net/doc/0818986634.html,/10.12677/ojfr.2019.62003 Lipid Metabolomics and Its Application in Aquatic Animal Research Min Song, Haishen Wen* Fisheries College, Ocean University of China, Qingdao Shandong Received: May 10th, 2019; accepted: May 24th, 2019; published: Jun. 3rd, 2019 Abstract The concept and analytical methods of lipid metabolomics (lipidomics) were reviewed in this pa-per, and gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) was considered as the mainstream me-thod. This paper reviews the research literature on lipid metabolomics in the field of fish, espe-cially the research progress in fish reproduction. This paper provides scientific reference for the rearing of fish parents and the breeding of young and juvenile fish. Keywords Lipid Metabolomics, Fish, Breeding 脂质代谢组学及在水产动物研究中的应用 宋敏,温海深* 中国海洋大学水产学院,山东青岛 收稿日期:2019年5月10日;录用日期:2019年5月24日;发布日期:2019年6月3日 摘要 本文综述国内外有关脂质代谢组学(lipidomics)概念、分析方法,认为气相色谱质谱联用法(GC-MS)为目前主流方法。综述了脂质代谢组学在鱼类领域的研究文献,特别突出了在鱼类繁殖学中的研究进展。该论文为鱼类亲鱼饲养与仔稚鱼培育提供科学参考。 *通讯作者。

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/0818986634.html, *通信作者,E-mail:zhaomingqin@https://www.360docs.net/doc/0818986634.html, 收稿日期:2015-09-09 修回日期:2015-11-19

脂质代谢

第八章脂质代谢 一、知识要点 (一)脂肪的生物功能: 脂类是一类在化学组成和结构上有很大差异,但都有一个共同特性,即不溶于水而易溶于乙醚、氯仿等非极性溶剂的物质。通常按不同的组成将脂类分为五类,即(1)单纯脂、(2)复合脂、(3)萜类、类固醇及其衍生物、(4)衍生脂类以及(5)结合脂类。 脂类物质具有重要的生物功能。脂肪是生物体的能量提供者。 脂肪也是组成生物体的重要成分,如磷脂是构成生物膜的重要组分,油脂是机体代谢所需燃料的贮存和运输形式。脂类物质也可为动物机体提供必需脂肪酸和脂溶性维生素。某些萜类及类固醇类物质,如维生素A、D、E、K、胆酸及固醇类激素,都具有营养、代谢及调节的功能。有机体表面的脂类物质有防止机械损伤与防止热量散发等保护作用。脂类作为细胞的表面物质,与细胞识别、种特异性和组织免疫等生理过程关系密切。 (二)脂肪的降解 在脂肪酶的作用下,脂肪水解成甘油和脂肪酸。甘油经过磷酸化及脱氢反应,转变成磷酸二羟丙酮,进入糖代谢途径。脂肪酸与ATP和CoA在脂酰CoA合成酶的作用下,生成脂酰CoA。脂酰CoA在线粒体内膜上的肉毒碱-脂酰CoA转移酶系统的帮助下进入线粒体基质,经β-氧化降解成乙酰CoA,再通过三羧酸循环彻底氧化。β-氧化过程包括脱氢、水合、再脱氢和硫解这四个步骤,每进行一次β-氧化,可以生成1分子FADH2、1分子NADH+H+、1分子乙酰CoA以及1分子比原先少两个碳原子的脂酰CoA。此外,某些组织细胞中还存在α-氧化生成α?羟脂肪酸或CO2和少一个碳原子的脂肪酸;经ω-氧化生成相应的二羧酸。萌发的油料种子和某些微生物拥有乙醛酸循环途径。可利用脂肪酸β-氧化生成的乙酰CoA 合成苹果酸,作为糖异生和其它生物合成代谢的碳源。乙醛酸循环的两个关键酶是异柠檬酸裂解酶和苹果酸合成酶,前者催化异柠檬酸裂解成琥珀酸和乙醛酸,后者则催化乙醛酸与乙酰CoA缩合生成苹果酸。 (三)脂肪的生物合成 脂肪的生物合成包括三个方面:饱和脂肪酸的从头合成,脂肪酸碳链的延长和不饱和脂肪酸的生成。脂肪酸从头合成的场所是细胞液,需要CO2和柠檬酸的参与,C2供体是糖代谢产生的乙酰CoA。反应有二个酶系参与,分别是乙酰CoA羧化酶系和脂肪酸合成酶系。首先,乙酰CoA在乙酰CoA羧化酶催化下生成,然后在脂肪酸合成酶系的催化下,以ACP作酰基载体,乙酰CoA为C2受体,丙二酸单酰CoA为C2供体,经过缩合、还原、脱水、再还原几个反应步骤,先生成含4个碳原子的丁酰ACP,每次延伸循环消耗一分子丙二酸单酰CoA、 两分子NADPH,直至生成软脂酰ACP。产物再活化成软脂酰CoA,参与脂肪合成或在微粒体系统或线粒体系统延长成C18、C20和少量碳链更长的脂肪酸。在真核细胞内,饱和脂肪酸在O2的参与和专一的去饱和酶系统催化下,进一步生成各种不饱和脂肪酸。高等动物不能合成亚油酸、亚麻酸、花生四烯酸,必须依赖食物供给。 3-磷酸甘油与两分子脂酰CoA在磷酸甘油转酰酶作用下生成磷脂酸,在经磷酸酶催化变成二酰甘油,最后经二酰甘油转酰酶催化生成脂肪。 (四)磷脂的生成 磷脂酸是最简单的磷脂,也是其他甘油磷脂的前体。磷脂酸与CTP反应生成CDP-二酰甘油,在分别与肌醇、丝氨酸、磷酸甘油反应,生成相应的磷脂。磷脂酸水解成二酰甘油,再与CDP-胆碱或CDP-乙醇胺反应,分别生成磷脂酰胆碱和磷脂酰乙醇胺。

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

生物化学脂质代谢知识点总结(精选.)

第七章脂质代谢 第一节脂质的构成、功能及分析 脂质的分类 脂质可分为脂肪和类脂,脂肪就是甘油三脂,类脂包括胆固醇及其脂、磷脂和糖脂。 脂质具有多种生物功能 1.甘油三脂机体重要的能源物质 2.脂肪酸提供必需脂肪酸合成不饱和脂肪酸衍生物 3.磷脂构成生物膜的重要组成成分磷脂酰肌醇是第二信使前体 4.胆固醇细胞膜的基本结构成分 可转化为一些有重要功能的固醇类化合物 第二节脂质的消化吸收 条件:1,乳化剂(胆汁酸盐、甘油一酯、甘油二酯等)的乳化作用; 2,酶的催化作用 位置:主要在小肠上段

第三节甘油三脂代谢 甘油三脂的合成 1.合成的部位:肝脏(主要),脂肪组织,小肠粘膜 2.合成的原料:甘油,脂肪酸 3.合成途径:甘油一脂途径(小肠粘膜细胞) 甘油二脂途径(肝,脂肪细胞)

注:3-磷酸甘油主要来源于糖代谢,部肝、肾等组织摄取游离甘油,在甘油激酶的作用下可合成部分。 内源性脂肪酸的合成: 1.场所:细胞胞质中,肝的活性最强,还包括肾、脑、肺、脂肪等 2.原料:乙酰COA,ATP,NADPH,HCO??,Mn离子 3.乙酰COA出线粒体的过程:

4.反应步骤 ①丙二酸单酰COA的合成: ②合成软脂酸:

③软脂酸延长在内质网和线粒体内进行: 脂肪酸碳链在内质网中的延长:以丙二酸单酰CoA为二碳单位供体 脂肪酸碳链在线粒体中的延长:以乙酰CoA为二碳单位供体 脂肪酸合成的调节: ①代谢物的调节作用: 1.乙酰CoA羧化酶的别构调节物。 抑制剂:软脂酰CoA及其他长链脂酰CoA 激活剂:柠檬酸、异柠檬酸 糖代谢增强,相应的NADPH及乙酰CoA供应增多,异柠檬酸及柠檬酸堆积,有利于脂酸的合成。 ②激素调节: 甘油三脂的氧化分解: ①甘油三酯的初步分解: 1.脂肪动员:指储存在脂肪细胞中的脂肪,被肪脂酶逐步水解为FFA及甘油,并释放入血以供其他组织氧化利用的过程。 2.关键酶:激素敏感性甘油三脂脂肪酶(HSL)

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

代谢组研究利器之脂质组-定量脂质组

一、研究热点--脂质组 近年来,脂质组学研究非常热门,经常出现在CNS期刊上。 脂质是重要的生物大分子物质之一,在生物体的生命活动中起着重要作用。2003年韩贤林教授等首次提出脂质组学的概念,对生物体系脂质进行全面系统的研究分析。它主要研究生物体系(生物体、组织、细胞甚至亚细胞)受刺激或扰动后,脂质种类、亚种类或单个脂质分子的变化。通过系统的研究机体内脂类物质代谢的变化,从而揭示与其他分子间相互作用的机理。 脂质组学是代谢组学的一个分支。脂类代谢(如血浆中约70%的代谢物是脂类)是动植物的代谢中第一大类物质,是动植物代谢研究中最为关注的热点,参与能量运输、细胞间的信息通讯与网络调控等生长发育过程。 脂类作为脂质组学研究的内容,依据“脂质代谢途径研究计划”(LIPIDMAPS)可分为8个大的类别:1.脂肪酰,2.甘油脂,3.甘油磷脂,4.鞘脂,5.甾醇酯,6.丙烯醇脂,7.糖脂,8.聚酮。脂类物质不仅是我们人体的重要组成成分,而且不少疾病也与脂类异常代谢有关,如阿兹海默症、糖尿病、肥胖以及肿瘤发生发展等。 我们都知道细胞膜的主要成分是磷脂双分子层,大多数脂类参与构建了细胞膜和亚细胞膜。脂类既是结构分子,也是信号分子。一个典型的例子是磷脂酰肌醇-4,5-二磷酸转化成二酰基甘油和三磷酸肌醇,后者作为第二信使,激活下游的激酶并诱导细胞内钙离子的释放。 脂质组学领域中最核心的研究手段是电喷雾电离-质谱技术,能对各种脂质尤其是磷脂进行高分辨率、高灵敏度、高通量的分析。 二、定量脂质组 脂类具有数目众多、结构多样的特点,这就给定量脂质组分析带来了一定的难度。定量脂质组学是通过一种或多种稳定同位素标记内标对脂质进行大规模绝对定量的一种方法。因此定量脂质组分析具有以下要点: 1.LC-MS/MS仪器进行脂质定量,最优的检测模式是SRM/MRM; 2.不同类别的脂质在仪器中响应强度不一样,变化趋势不一样,因此内标

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

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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