代谢组学

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代谢组学

代谢组学

-在模式识别方法中,主成分分析法(principal component analysis,PCA) 最为常用、有效。
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研究步骤
第一,生物样品收集与制备。代谢组学的研究 对象很广,常用的有生物体液,包括尿液、血
液、唾液、组织提取液及活体组织等。
生物样品的收集与制备是代谢组学研究的第一
阶段,也是重要环节之一,样品的浓度、pH值
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第四,通过找到一种空间变换方式,把经标准
也会影响实验结果。
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第二,NMR制谱。NMR方法适合研究代谢产物中 的成分,表征和研究海量的代谢信息及其变化
规律,从而得到丰富的生理、病理、药理和毒
理等生物信息。
其中1HNMR对含氢化合物均有响应,能给出精
细的代谢物成分图谱即代谢物指纹图谱。
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不同器官组织具有不同的代谢轮廓,广谱全采集
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代谢组学的发展
• 最早起源于代谢轮廓分析(Metabolic profiling)。早 在二十世纪七十年代,Baylor药学院就已经提出并发表了 代谢轮廓分析的理论。 • 1975年,Thompson 和Markey利用气相色谱和质谱在代谢 轮廓分析的定量方面取得了较大进展;二十世纪七十年代 末期这种方法得到了广泛认同;;八十年代早期应用HPLC 和NMR来对代谢物进行分析。 • 1986年,Joumal of Chromatography A出版了一期关于 代谢轮廓分析的专辑。 • 随着基因组学的提出和迅速发展,Oliver于1997年提出了 代谢组学(metabolomics)的概念,之后很多植物化学家 开展了这方面的研究; • 1999年Jeremy K. Nicholson等人提出metabonomics的概 念。

代谢组学

代谢组学

缺点:
灵敏度较低,分辨率不高,检测动态范围有限, 难以检测到丰度较低的化合物,难以同时对同一样 品中含量相差很大的物质进行检测,对于能检测到 的但含量较低的化合物物信号较弱。
同一个代谢物可能会有多个信号,而有些信号 则是不同代谢物的信号叠加的结果,将NMR所给出的 为结构片段信息进行归属比较困难。
代谢组学的应用
ห้องสมุดไป่ตู้
代谢物组学这一技术自提出后 , 发展迅速 , 目前已经在 植物学、毒理学、临床诊断、药物研发、营养科学等研究领 域都得到了广泛的应用。
代谢组学在自身免疫性疾病中的研究应用:
如 Giera 等应用毛细管液相色谱 - 串联四极杆质谱系 统, 分析了类风湿关节炎患者滑液 (SF) 中的近 70 种溶血性磷 脂酰胆碱和脂酰胆碱成分。进一步采用基于 LC-MS 的代谢靶 标分析方法定性和定量分析RA患者SF中的maresin 1,UpoxinA4和resolvinD5,鉴别出脂氧合酶途径相互作用的 主要物质5S,12S-diHETE可能是RA的生物标志物。
仪器价格及维护费用昂贵,难以普及。
基于色谱质谱联用技术的代谢组学研究
利用色谱的分离作用和质谱的鉴定作用,对代 谢物进行快速的定性分析和准确的定量。 色谱质谱联用技术兼具色谱的高分离度、高通 量和质谱的高灵敏度、特异性等优点,能够获得更 加丰富的代谢物信息,弥补了 NMR灵敏度低、信号 重叠及代谢物谱窄的不足,逐渐成为代谢组学研究 中的常用手段。
尿液为研究对象有其独特优势: 首先,尿样采集没有侵入性,使用代谢笼装置 即可实现连续采样,而且可实现自身对照,进而最 大限度地降低了个体差异对研究结果的影响; 其次,尿液经过肾小球的过滤,可以使氨基酸、 小分子有机酸等成分得到浓缩,方便检测;

代谢组学ppt课件

代谢组学ppt课件
簇类分析(Hierarchical Cluster Analysis ,HCA) 簇类的独立软模式分类法(Soft In- dependent Modeling of Class Analogy, SIMCA)、PLS-DA (PLSDiscriminant Analysis) 、人工神经网络 (Artificial Neural Network,ANN) 等
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2 代谢组学的概念
在新陈代谢的动态进程中,系统地研究代 谢产物的变化规律,揭示机体生命活动代 谢本质的科学。
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Metabonomics ---英 Jeremy K.Nicholson 20世纪
90年代
生命体系对病理生理刺激或遗传改造所产生的 动态,多指标代谢响应的定量测定.
Metabolomics ---Oliver Fiehn需要,可将 组织行甲醇除蛋白、庚烷除脂肪及冻干等处 理),加至质谱仪,经历汽化,离子化、加速分离 及检测分析后即可得出相应代谢产物或是代谢 组的图谱。图谱中每个峰值对应着相应的分子 量,结合进一步的检测分析可以部分鉴定出化 学成分以及半定量关系。
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(3)常用的其他一些分析技术
代谢产物的检测、分析与鉴定是代谢组学 技术的核心部分,最常用的方法是有两种
NMR 质谱(MS)
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(1)核磁共振技术
原理
核磁共振技术核磁共振是原子核的磁矩在恒定 磁场和高频磁场同时作用,且满足一定条件时 所发生的共振吸收现,是一种利用原子核在磁 场中的能量变化来获得关于核信息的技术. 生 命科学领域中常用的有三种
气相色谱(GC) 高效液相色谱仪(HPLC) 高效毛细管电泳(HPCE)
往往与NMR或MS技术联用,进一步增加其灵敏性。 敏感性及分辨率提高,“假阳性”率也就越大

代谢组学

代谢组学

软件:MATLAB version7.10 主成分分析(PCA) 相关性分析:Pearson相关性系数 马尔距离:MD=
结果与讨论
1H NMR分析 LCMS分析
标准品的NMR和LCMS响应值
样品LCMS-LCMS信号的相关性 生物学样品NMR-LCMS信号的相关性
1H
NMR分析
样品NMR-NMR信号的相关性
将取准后的蕃茄样品NMR信号强度进行相关性分析来
鉴定品系数据矩阵中有相关的NMR信号。 相关系数|r| ≥ 0.8→有相关 1008个NMR谱峰, >30000相关(置信区间α=3.0%)
理论上不同样品中同一化合物显著相关,如蕃茄样中
的葫芦巴碱(A)、蔗糖(B)、柠檬酸(C)证明这 点。
前言
NMR和LCMS是代谢学研究的常用的技术手段。
将同一样品的NMR和LCMS谱图分析获取的代谢组学数据
统计结合,这就可以了解同一代谢物的光谱及其性质的关 系。
相关性分析是一种统计学方法,可用于建立一生物系统代
谢物信息的相互关系。 在本文中, 利用1H NMR和精确质量液相—四极杆飞行时 间质谱(LS- QTOF-MS)技术分析50种蕃茄栽培品种成熟 果实的代谢谱图。
Thank you
樱桃番茄与牛肉番茄和圆番茄的代谢差异较大,牛肉
番茄和圆番茄的代谢相似
标准品的NMR和LCMS剂量效应
六种标准品在两种方法的计量效应关系。 在NMR中,仪器响应是呈线性关系(所有共振和被测的
代谢物,相关性系数均值为1)。 新型MS检测范围更广,本实验中,其检测响应在母离子 强度达到20000个/扫描时呈线形的
氯原酸不但与其特异异 构体还和其衍生物高度 相关→蕃茄中有一系列 的氯原酸衍生物;可鉴 定复杂混合物中生物化 学高度相关的化合物; 显著(r>0.8)的LCMSLCMS相关不仅在同一代 谢物中还在化学相关的 代谢物中。 氯原酸 II (353 m/z at 14.9 min)—677 m/z at 40.7 min = [三氯原酸 acid 苯丙氨酸 (164 m/z) (341 —165 m/z) m/z —387 = 2nd m/z = [蔗糖 of +HCOOH [phenylalanine H]-, II - H]-, 677 m/z at蔗糖 39.4 min = [三氯原酸 I -isotope H]-, 515 m/z at 30.7 min =H]-, III - H]-, 683m/z =at [蔗糖 蔗糖 - H]-, [二氯原酸 515 m/z 28.6 + min =[二氯原酸 II - H]-, 515 m/z at [phenylalanine - NH3H]684 Im/z = 353 2nd isotope of [ 蔗糖 + 蔗糖 - IH]-, 27.9 147 minm/z= = [二氯原酸 - H]-, m/z at 13.2 min =[ 氯原酸 - H]-. 1,025 m/z= [蔗糖 + 蔗糖 + 蔗糖- H]-

代谢组学工作流程

代谢组学工作流程

代谢组学工作流程一、代谢组学是啥呢?代谢组学呀,就像是一个超级侦探,专门去探究生物体内那些小小的代谢物的秘密呢。

代谢物就是生物体内各种化学反应产生的东西啦,像我们吃了东西之后身体里发生了好多好多反应,产生的那些糖啊、脂肪啊之类的就是代谢物。

这个代谢组学就是要把这些代谢物都找出来,看看它们在干啥,数量有多少,有没有什么变化之类的。

这就像是要摸清一个小世界里每个小居民的情况一样,超级有趣也超级复杂呢。

二、样品采集。

说到样品采集呀,这可是第一步呢。

采集什么样品很重要哦。

比如说如果我们想研究人的代谢组学,那可能就会采集血液、尿液或者组织之类的。

采集血液的时候呢,就像护士姐姐给我们抽血一样,要特别小心,用合适的管子把血装起来。

尿液的采集相对来说简单一点啦,但也要注意干净卫生哦。

要是采集组织的话,那可就要更专业的操作了,得找对地方,还要保证取出来的组织不会被污染。

这就像我们去摘水果,要挑最熟最健康的,还不能把它弄坏了呢。

三、样品处理。

采好样品之后,就要进行处理啦。

这个过程就像是给我们的小样品做一个变身魔法。

如果是血液,可能要把里面的血细胞之类的东西分离开,只留下我们感兴趣的那些成分。

对于尿液呢,可能要浓缩一下或者去除一些杂质。

处理组织就更麻烦啦,要把组织破碎,让里面的代谢物都能跑出来。

这个过程就像我们做菜之前要洗菜、切菜一样,要把原料准备好才能进行下一步呢。

四、分析检测。

好啦,样品处理好了就到分析检测这一步啦。

这里面的方法可多了呢。

比如说有液相色谱 - 质谱联用(LC - MS)这种超级厉害的技术。

就像给代谢物安排了一场赛跑比赛,不同的代谢物跑的速度不一样,然后再用质谱给它们称重、认身份。

还有气相色谱 - 质谱联用(GC - MS),这个呢就像是先把代谢物变成气体再让它们跑,然后再识别。

这些技术就像是一个个超级放大镜,能让我们看到那些微小的代谢物到底是什么样子,有多少。

五、数据处理。

分析检测完了之后就会得到好多好多的数据呀。

代谢组学 生物标志物 思路 s-plot

代谢组学 生物标志物 思路 s-plot

代谢组学是一门研究生物体内代谢物组成和变化的学科,其研究对象包括蛋白质、脂质、核酸等,可应用于生理学、病理学、生物化学等方面。

代谢组学在寻找生物标志物、疾病诊断、药物研发等领域具有广阔的应用前景,已成为生命科学领域的研究热点之一。

一、代谢组学代谢组学是以高通量技术为基础,通过对生物体内代谢物进行定性和定量分析,揭示代谢网络、代谢通路及代谢调控机制的学科。

代谢组学的研究对象包括代谢产物和代谢反应,其结果可用于解释生物体内生理功能、病理状态以及环境影响等。

二、生物标志物生物标志物是指能够指示生物体内某种生理或病理状态的分子或细胞特征。

代谢组学通过对生物体内代谢物的变化进行研究,可以发现并验证潜在的生物标志物,为疾病诊断、预测和治疗提供参考依据。

三、思路代谢组学研究可通过以下思路展开:1. 数据采集:利用高通量技术对生物样本进行代谢物分析,获取丰富的代谢物谱图数据。

2. 数据处理:采用生物信息学和统计学分析方法处理代谢组学数据,筛选出差异代谢物,找到与生理、病理状态相关的生物标志物。

3. 生物标志物验证:通过生物实验验证代谢组学发现的生物标志物,确认其在特定生理或病理状态下的变化规律。

4. 基于生物标志物的应用:将代谢组学发现的生物标志物应用于疾病诊断、预测和药物研发等领域,为临床医学和生命科学研究提供重要参考。

四、S-plotS-plot是一种多变量分析方法,常用于对代谢组学数据进行解释和发现生物标志物。

通过S-plot,可以直观展示代谢物在样本分类中的贡献程度,有助于发现差异代谢物,提高生物标志物的筛选效率。

总结:代谢组学作为一门新兴的生命科学研究领域,通过对生物体内代谢物的研究,为生物标志物的发现和应用提供了新的思路和方法。

在未来,代谢组学将在疾病诊断、治疗及药物研发方面发挥越来越重要的作用,为人类健康事业做出更大的贡献。

代谢组学作为生命科学领域的前沿学科,在生理学、病理学、药物研发等领域具有重要的应用价值。

代谢组学简介-百趣代谢组学

代谢组学简介-百趣代谢组学

什么是代谢组学?代谢组学(Metabonomics/Metabolomics)是继基因组学和蛋白质组学之后发展起来的新兴的组学技术,是系统生物学的重要组成部分,研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。

代谢组学是对某一生物体组份或细胞在一特定生理时期或条件下所有代谢产物同时进行定性和定量分析,以寻找出目标差异代谢物。

可用于疾病早期诊断、药物靶点发现、疾病机理研究及疾病诊断等。

国内外研究现状简述国际上,代谢组学研究很活跃:美国国家健康研究所(NIH)在国家生物技术发展的路线图计划中制订了代谢组学的发展规划;许多国家的科研单位和公司均开始了代谢组学相关研究及业务,如英国帝国理工大学的Jeremy Nicholson实验室、美国加州大学Davis分校的Oliver Fiehn 实验室、美国Scripps实验室、荷兰莱顿大学的Jan van der Greef实验室等。

其中许多机构已经开始了多组学整合研究工作。

国内多家科研机构已先后开展了代谢组学的研究工作,包括中国科学院大连化学物理研究所许国旺实验室、中国科学院武汉数学物理研究所唐惠儒实验室、上海交通大学贾伟实验室、军科院等。

没有任何一个分析技术能够同时分析代谢组中的所有化合物,只能通过选择性地提取结合各种分析技术的并行分析来解决。

样品之间的变异、仪器动力学范围的局限和分析误差的存在也给代谢组学分析带来巨大的挑战。

因此在取样方法,新型分析仪器和分析技术的研发等方面,都需要进一步深入开发。

代谢组学分析产生出海量的数据,当前我们缺乏适当的代谢组数据库和数据交换版式,需要完善代谢组学数据库,建立代谢产物数据的标准,并且需要开发功能强大的数据分析工具。

代谢组学服务有哪些?一、非靶标代谢组学经过多年发展,BIOTREE现已拥有完善的非靶标代谢组学平台,包括UHPLC-QTOFMS、Orbitrap LC-MS、GC-TOF-MS、GC-Q-MS 等,能够准确、快速地分析各种生物样本(血、尿、动物组织、唾液、羊水、细胞和细胞液、植物、微生物等)中的小分子代谢物。

代谢组学分析

代谢组学分析

代谢组学分析代谢组学分析是一种以代谢为基础的系统生物学分析方法,将代谢产物(代谢物)作为研究对象,通过高通量技术,如质谱分析、核磁共振等手段,对代谢产物进行定量或定性分析,并利用生物信息学方法分析其生物学意义。

代谢组学分析的核心是代谢物谱分析,通过分析生物体内的代谢物谱来挖掘代谢调控网络,推断其功能和生物过程。

代谢组学分析可以用来研究不同生态系统中的代谢物谱差异、代谢途径的调控、代谢物谱与生物体内pH值和氧化还原状态的关系、不同生物体内代谢物谱的变化等。

在医学领域,代谢组学分析可以用来研究代谢异常和疾病的相关性,在预测疾病发生和治疗方面也有潜在的应用。

代谢物谱的分析可以使用质谱分析、核磁共振等技术。

其中,液相色谱质谱(LC-MS)、气相色谱质谱(GC-MS)等技术最常用。

液相色谱质谱可以对相对较少的代谢物进行分析,而气相色谱质谱适用于对挥发性代谢物的分析。

在代谢组学分析中,对代谢物谱进行数据分析是不可缺少的步骤。

数据挖掘技术可以应用于代谢物谱分析中,如主成分分析(PCA)、偏最小二乘回归(PLS)、层次聚类(HC)等方法。

这些统计学方法能够帮助挖掘代谢通路和代谢物参与的生物过程。

代谢组学分析可以用来进行状态评估、分类和预测。

在状态评估方面,可以通过分析代谢物谱来鉴别生物体内的代谢状态,比如肾功能、糖尿病等。

在分类方面,可以通过代谢物谱进行生物体分类、疾病分类等。

在预测方面,可以根据代谢物谱变化来预测疾病发生的风险或判断治疗效果。

总之,代谢组学分析是将代谢产物作为研究对象的系统生物学分析方法,可以用来研究代谢调控网络、揭示代谢途径和生物过程、评估状态、分类和预测等。

这些研究对于理解生物体内代谢过程和疾病的发生、发展具有重要意义。

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2015-6-24
代谢组学的研究
体内药物分析
2015-6-24

代谢组学定义

通过考察生物体系(细胞、组织或生物体)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 物的变化或其随时间的变化,来研究生物体系的一门科学。
体内药物分析
2015-6-24
为什么要研究代谢组学呢?

代谢组学是20世纪90年代中后期继基因组学和蛋白质组学之后新近 发展起来的一门学科,是系统生物学的重要组成部分。之后得到迅速
体内药物分析


2015-6-24
数据采集(分析技术平台)
NMR
非破坏性,无偏向性
预处理简单 灵敏度低分辨率不高
GC-MS
较高分辨率和检测灵 敏度 有可供参考、对比的 标准图谱库
需衍生化处理 不适用于热不稳定物 质
LC-MS
不需要衍生化处理
适用不稳定,不易衍 生化,不易挥发物质
费时,需纯参照物

研究对象:作为各种代谢路径的底物和产物的小分子代谢物 (MW<1000)
体内药物分析
2015-6-24

代谢组学的优点(与基因组学和蛋白质组学等其他组
学相比)
基因和蛋白表达的微小变化会在代谢物水平得到放大;


代谢组学的研究不需进行全基因组测序或建立大量表达序 列标签的数据库;
代谢物的种类远少于基因和蛋白的数目,每个生物体中代 谢产物大约在10³ 数量级,而最小的细菌,其基因组中也有几 千个基因; 生物体液的代谢物分析可反映机体系统的生理和病理状态。

常有样品:生物体液,包括尿液、血液、组织提取液及活体组织 等
在代谢组学研究中,根据研究对象、目的和采用的分析技术不同, 所需的样品提取和预处理方法各异。 代谢产物通常用水或有机溶剂(如甲醇、己烷等)分别提取,获得水 提取物和有机溶剂提取物,从而把非极性相和极性相分开,以便 进行分析


体内药物分析
样品
质谱仪
汽化、离子化、加速分离
检测分析
化学成分、 半定量
体内药物分析
2015-6-24
代谢组学数据采集与分析

代谢物可以通过与对照样品的比值进行相对定量。通过添加标准 参照物以及对代谢物进行同位素标记, 可以获得绝对定量的代谢 组数据集。

一旦获得代谢组的定量数据集, 可以采用多种数据分析策略进行
体内药物分析
2015-6-24
体内药物分析
体内药物分析
2015-6-24
质谱
将预处理的体液或是组织(根据实验需要,可将组织行甲醇除蛋白、 庚烷除脂肪及冻干等处理),加至质谱仪,经历汽化,离子化、加速分离及
检测分析后即可得出相应代谢产物或是代谢组的图谱。图谱中每个峰
值对应着相应的分子量,结合进一步的检测分析可以部分鉴定出化学 成分以及半定量关系。
2015-6-24
代谢组学的研究应用
药物研发 药物筛选 药效及毒性评价 作用机制和 临床 评价 微生物代谢组学 微生物表型分类 突变体筛选 代谢途径及微生物代谢工 程 发酵工艺的监控和优化 微生物降解环境污染物 疾病研究 病变标记物的发现 疾病的诊断 治疗和预后的判断 植物代谢组学 特定种类植物的代谢物 不同基因型植物的代谢物组 学表型研究 某些生态型植物的代谢物组 学 受外界刺激后植物自身免疫 应答
• 研究核糖核酸转录过程 • 研究生物系统表达的蛋白质及由外部刺激引起的差异
•研究生物体系(细胞, 组织或生物体)受外部刺激所产生的所 有代谢产物的变化
系 统 生 物 学
转录组 学 蛋白质 组学
代谢组 学
代谢组学 转录组学 代谢组 转录组 蛋白质 细胞 代谢物 蛋白质组 基因组学 组织
个体
mRNA DNA
体内药物分析
2015-6-24
数据分析方法和模型建立3

数据库及专家系统
代谢组学数据的复杂性需要借助复杂的模型或是专家系统进行
分析。 专家系统用于药物毒性预测,分为3个独立的级别:正常/异
常的判别、对未知样本进行数据库中已知毒性或疾病的识别、病
理学的生物标记物的识别。
体内药物分析
2015-6-24
体内药物分析
2015-6-24
核磁共振技术
原理:核磁共振是原子核的磁矩在恒定磁场和高频磁场同时作用,
且满足一定条件时所发生的共振吸收现象,是一种利用原子核在磁场
中的能量变化来获得关于核信息的技术. 生命科学领域中常用的有三 种:氢谱(1H-NMR) 碳谱(13C-NMR) 磷谱(31P NMR)
体内药物分析
2015-6-24
氢谱(1H NMR)

将准备好的生物标本直接上样检测即可。所得的 1H-NMR谱峰与 样品中各化合物的氢原子对应,根据一定的规则或与标准氢谱比照 可以直接鉴定出代谢物的化学成分,信号的相对强弱则反映了各成 分的相对含量。不同样品的代谢物图谱有其特质性,可对这种特质 性进行区分、鉴定。
2015-6-24
生物样品预处理
代谢产物的变化对分析结果有较大的影响,在 处理生物样本时要特别注意避免由于残留酶活性或 氧化还原过程降解代谢产物、产生新的代谢产物 。

1.微生物和细胞样本:迅速钝化代谢活动(淬灭),同时保持细胞 不裂解 2.动物体液(如尿、血、组织、器官、唾液):采样后要迅速预处 理,如加入抗凝血剂、防腐剂,并立即冷冻处理。 3.植物样本:采集后迅速冷冻(液氮),冷冻保存。 4.血清样品:一定避免反复冻融。(血液收集在离心管中静置30分钟 进行凝固。离心取上清装载干净的离心管中,再离心5分钟,冷冻 保存。) 5.尿液样品:离心去沉淀,冷冻保存。
体内药物分析
2015-6-24
数据分析方法和模型建立1

非监督学习方法
这类方法用于从原始图谱信息或预处理后的信息中对样本进行归类,
并采用相应的可视化技术直观地表达出来。该方法将得到的分类信息 和这些样本的原始信息(如药物的作用位点或疾病的种类等)进行比 较,建立代谢产物与这些原始信息的联系,筛选与原始信息相关的标 记物,进而考察其中的代谢途径。 用于这个目的的方法没有可供学习利用的训练样本,所以称之为 非监督学习方法,应用在此领域的方法有:主成分分析、非线性映射、 簇类分析等。
上样 图谱分析 化学成分、相对含量 区分、鉴定
体内药物分析
2015-6-24
质谱技术
组分 离子源 离子
质量分析 器
离子束
加速电场
质谱图

色谱和电泳等分离方法与质谱分析相结合为复杂代谢物的在线分离
分析提供有力的手段,如气质联用(GC一MS)、液质联用LC一MS和毛 细管电泳一质谱联用(CE一MS)
的影响。 广泛应用的滤噪技术是正交信号校正技术(OSC)。OSC等效于从数据中 除去了额外的影响因素,因此该方法经常用于易受环境因素影响的分析,例如 在微量药物引发的生化效应中,分析结果经常被研究对象的性别、饮食和其他 环境因素所淹没,在这种情形下,应用OSC能收到更好的效果。
体内药物分析
2015-6-24
发展并渗透到多项领域。

细胞内许多生命活动是发生在代谢物层面的,如细胞信号释放,能量
传递,细胞间通信等都是受代谢物调控的。代谢组学正是研究代谢组
( metabolome )——在某一时刻细胞内所有代谢物的集合——的 一门学科。
体内药物分析
基本概念
基因组 学
• 研究生物系统的基因结构组成, 即DNA的序列及表达


体内药物分析
2015-6-24
代谢组学研究步骤
数据采集
•滤噪
数据分析
•重叠峰解析
• 提取 • 灭活 • 储存
样品采集和预 处理
• NMR • MS • GC-MS • LC-MS
•峰对称
•峰匹配 •标准化 •归一化
• 非监督学习方法 • 有监督学习方法 • 数据库专家系统
数据预处理
途径分析
体内药物分析
2015-6-24
数据分析方法和模型建立2

有监督学习方法
这类方法用于建立类别间的数学模型,使各类样品间达到最大的分离,
并利用建立的多参数模型对未知的样本进行预测。在这类方法中,由于建立 模型时有可供学习利用的训练样本,所以称之为有监督学习。在这种方法中 经常需要建立用来确认样品归类(防止过拟合)的确认集和用来预模型性能 的测试集。 应用于该领域的主要是基于PCA、偏最小二乘法、神经网络的改进方法, 常用的SIMCA和偏最小二乘法显著性分析。
数据分析方法和模型建立5

代谢组学分析离不开各种代谢途径和生物化学数据库。

目前代谢组学研究尚无类似的功能完备数据库。一些生化数据
库可供未知代谢物的结构鉴定或用于已知代谢物的生物功能解
释.

理想的代谢组学数据库还应包括各种生物体的代谢物组信息以 及包含代谢物的定量数据,如人类代谢组数据库.
体内药物分析
标记物识别
体内药物分析
2015-6-24
生物样品收集与预处理
代谢组学研究常用的检测技术,一般不需要对标本特别分离、纯化
等,但须立即阻断内在酶的活性,常用方法:

冷冻/液氮降温法 冷冻、干燥

细胞间仍始终有低水平的代谢活动,需尽量避免氧化等活化因素
体内药物分析
2015-6-24
样品采集
基因组
蛋白质组学
体内药物分析 2015-6-24
2015-6-24
代谢组学研究目的

代谢组学研究的目的是定量分析一个生物系统内所有代谢物的 含量。代谢组学分析可以指示细胞、组织或器官的生化状态, 协助阐释新基因或未知功能基因的功能,并可以揭示生物各代 谢网络间的关联性,帮助人们更系统地认识生物体。(举例)
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