核磁共振技术在植物代谢研究中的应用
代谢组学的研究意义

代谢组学的研究意义代谢组学是系统生物学和代谢科学相结合的一个新兴研究领域。
它利用高通量仪器如质谱仪、核磁共振仪等对体液、组织或细胞等样本进行各种代谢物的测定和结构鉴定,从而从代谢组层面来揭示生物体在不同生态环境下表现出的代谢谱。
其研究意义体现在以下几个方面:1. 揭示生理和病理机制作为一种生物信息学工具,代谢组学可揭示生物体中代谢物变化及内部代谢途径的调节机制,特别是与疾病发生发展的关系,如肥胖、糖尿病、心血管疾病、肿瘤等。
通过分析样本中的谱图,可以确定特定代谢物在地球生态系统或生态适应环境中的作用,为预防和治疗疾病提供指导。
2. 预测治疗效果代谢组学也能够帮助医生预测药物治疗效果,并避免不必要的药物使用。
由于不同的治疗方案可能对体内代谢产物的分布产生独特的影响,因此代谢组学分析可用于选择最有效的药物、剂量和持续时间,从而预测疗效和治疗真实性。
3. 定量评价环境污染代谢组学不仅可以用于医学领域,还可以应用到环境领域。
代谢物谱图可以反映环境污染的影响,重金属、农药和其他有毒化学物质等也会影响生物体内的代谢产物。
通过代谢组学的分析,可以定量估计环境污染的危害程度,提供环境生态系统治理和监测的指导。
4. 推动食品科学的研究食品营养是代谢组学的另一个重要领域。
借助代谢组学分析,我们可以对食品成分对代谢产物的影响有更全面的了解,并为食品产业提供指导。
例如,生物食品包括植物、动物等,代谢组学可以对其进行全面的鉴别和检测,为生物食品的质量和安全性提供保障。
总之,代谢组学是一种多学科交叉的研究领域,可以为基础生物学和人类健康提供很多支持。
它将在未来继续发挥重要作用,为人们带来更多的科技福利。
代谢组学方法与应用(许国旺)张强

第1章绪论随着人类基因组测序工作的完成,基因功能的研究逐渐成为热点,随之出现了一系列的“组学"研究,包括研究转录过程的转录组学(transcriptomics)、研究某个生物体系中所有蛋白质及其功能的蛋白质组学(proteomics)及研究代谢产物的变化及代谢途径的代谢组学(metabolomics或metabonomics)(图1—1)。
代谢组学是众多组学中的一种,是随着生命科学的发展而发展起来的。
与其他组学不同,代谢组学是通过考察生物体系(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[1]。
所谓代谢组(metabolome)是基因组的下游产物也是最终产物,是一些参与生物体新陈代谢、维持生物体正常功能和生长发育的小分子化合物的集合,主要是相对分子质量小于1000的内源性小分子。
代谢组中代谢物的数量因生物物种不同而差异较大,据估计,植物王国中代谢物的数量在200000种以上,单个植物的代谢物数量在5000~25000,甚至简单的拟南芥(Arabidopsisthaliana)也产生约5000种代谢产物,远远多于微生物中的代谢产物(约1500种)和动物中的代谢产物(约2500种)[2]。
实际上,在人体和动物中,由于还有共存的微生物代谢、食物及其代谢物本身的再降解,到目前为止,还不能估计出到底有多少种代谢产物,浓度分布范围有7~9个数量级.因此对代谢组学的研究,无论从分析平台、数据处理及其生物解释等方面均面临诸多挑战.本章对代谢组学发展的历史、国内外现状、研究方法、典型应用领域及研究热点等给予了介绍。
1.1代谢组学简介1。
1.1代谢组学发展的时代背景生命科学是研究生命现象、生命活动的本质、特征和发生、发展规律,以及各种生物之间和生物与环境之间相互关系的科学。
自从1953年Watson和Crick 建立了DNA双螺旋结构模型后,生命科学研究的面貌便焕然一新.在此基础上发展的分子生物学使得生命的基本问题,如遗传、发育、疾病和进化等,都能从分子机制上得到诠释。
代谢组学的定义(1)

代谢组学的定义代谢组学(metabolomics/metabonomics)[1, 2]是上世纪90 年代中期发展起来的一门新学科,它是研究生物体系受外部刺激所产生的所有代谢产物变化的科学,所关注的是代谢循环中分子量小于1000 的小分子代谢物的变化,反映的是外界刺激或遗传修饰的细胞或组织的代谢应答变化。
代谢组学的概念来源于最初人们提出的“代谢物组”(metabolome),即指某一生物或细胞所有代谢产物,后来发展为代谢组学的概念。
其最主要的特征是通过高通量的实验和大规模的计算,从系统生物学的角度出发,全面地综合地考察机体的代谢变化。
作为一种崭新的方法学,代谢组学已成为国际上疾病与健康研究的一个重要热点。
Nicholson 研究小组于1999 年提出了metabonomics 的概念[1],并在疾病诊断、药物筛选等方面做了大量的卓有成效的工作[3, 4]。
Fiehn 等[5]提出了metabolomics 的概念,第一次把代谢产物和生物基因的功能联系起来。
之后很多植物化学家开展植物代谢组学的研究,使代谢组学得到了极大的发展,形成了当前代谢组学的两大主流领域:metabolomics 和metabonomics。
前者是对生物系统整体的、动态的认识(不仅关心代谢物质的整体也关注其动态变化规律),而后者强调分析且是个静态的认识概念,因此可以认为metabolomics 是metabonomics 的一个组成部分。
代谢组学经过不断的发展,一些相关层次的定义已被学术界广泛接受。
第一个层次为靶标分析,目标是定量分析一个靶蛋白的底物和/或产物;第二个层次为代谢轮廓分析,采用针对性的分析技术,对特定代谢过程中的结构或性质相关的预设代谢物系列进行定量测定;第三个层次为代谢指纹,定性或半定量分析细胞内外全部代谢物;第四个层次为代谢组分析,定量分析一个生物系统全部代谢物,其目前还难以实现。
目前,代谢组学已在药物毒性和机理研究[6-7]、微生物和植物研究[8,9]、疾病诊断和动物模型[10, 11]、基因功能的阐明[12]等领域获得了较广泛的应用,在中药成分的安全性评估[13]、药物代谢分析[14]、毒性基因组学[15]、营养基因组[16]、药理代谢组学[17-19]、整合药物代谢和系统毒理学[20, 21]等方面也取得了新的突破和进展代谢组学的具体研究方法是:运用核磁共振(NMR)、质谱(MS)、气质联用(GC-MS)、高效液相色谱(HPLC)等高通量、高灵敏度与高精确度的现代分析技术,通过对细胞提取物、组织提取物、生物体液(血浆、血清、尿液、胆汁、脑脊液等)和完整的脏器组织等随时间变化的代谢物浓度进行检测,结合有效的模式识别方法进行定性、定量和分类,并将这些代谢信息与生理病理过程中的生物学事件关联起来,从而了解机体生命活动的代谢过程[22]。
植物CYP450家族研究进展

植物CYP450家族研究进展一、本文概述植物细胞色素P450(CYP450)家族是一类重要的生物催化剂,以其广泛的底物多样性和催化功能在植物代谢中发挥着核心作用。
这些蛋白质通过其独特的血红素结合域,利用单加氧反应催化多种生物合成和生物转化过程,从而参与植物的生长、发育、防御和响应环境胁迫等关键生命活动。
近年来,随着基因组学和蛋白质组学技术的快速发展,植物CYP450家族的研究取得了显著进展,本文旨在概述这一领域的研究现状、重要发现以及未来趋势。
在本文中,我们首先回顾了植物CYP450家族的基本结构和功能特点,包括其命名规则、分类以及典型的催化机制。
接着,我们重点介绍了几个具有代表性的植物CYP450家族成员,它们在植物次生代谢、激素合成、抗药性和胁迫响应等方面的应用。
我们还探讨了植物CYP450家族在农业和植物生物技术中的潜在应用,如提高作物产量和品质、改善植物抗逆性以及开发新型生物农药等。
我们展望了植物CYP450家族未来的研究方向和挑战,包括深入解析其结构和功能关系、发掘新的家族成员和催化机制、探索其在全球气候变化和生态系统中的作用等。
本文旨在为植物学、生物化学、农业科学和药物研发等领域的学者和研究人员提供一个全面而深入的视角,以促进植物CYP450家族研究的进一步发展和应用。
二、植物CYP450家族的基本特征植物CYP450家族是一类重要的生物催化酶,具有多种催化功能,广泛参与植物生长发育、次生代谢、激素合成和解毒等多种生理过程。
这一家族的基本特征主要体现在其结构、功能多样性和调控机制上。
从结构上看,植物CYP450家族成员通常具有一个高度保守的血红素结合域,这是其催化功能的关键。
不同的CYP450成员还具有不同的N端和C端结构域,这些结构域决定了酶的底物特异性和催化活性。
植物CYP450家族的功能多样性是其另一个显著特征。
根据底物类型和催化反应的不同,植物CYP450可以分为多个亚家族,如P450-P450-P450-90等。
植物代谢组学

代谢组: 是指细胞或者生物体内的所有代谢物的 总和,也有人将它定义为细胞、组织、器 官或者生物体内的所有小分子代谢组分的 集合。 代谢组学: 通过大量代谢成分的定性、定量分析来 定义生物体的生化表型(代谢表型)及其与 基因型的关系,从而为研究基因功能、诠 释生命现象提供大量的代谢信息,这就是 代谢组学(metabolomics)。
2、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→样品预处理等步骤。 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。 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。
3、成分分析鉴定
对获得的样品中所有代谢物进行分析鉴定是代谢组学研 究的关键步骤,也是最困难和多变的步骤。 与原有的各种组学技术只分析特定类型的物质不同,代谢 组学分析对象的大小、数量、官能团、挥发性、带电性、电 迁移率、极性以及其他物理化学参数差异很大,要对它们进行 无偏向的全面分析,单一的分离分析手段往往难以保证。色谱、 质谱、核磁共振、红外光谱、库仑分析、紫外吸收、荧光散 射、发射性检测和光散射等分离分析手段及其组合都被应用 于代谢组学的研究。一般根据样品的特性和实验目的,可选择 最合适的分析方法。 目前最常用的分离分析手段: ◆气相色谱和质谱联用(GC/MS) ◆液相色谱和质谱联用(LC/MS) ◆毛细管电泳-质谱联用技术(CE/MS) ◆核磁共振(NMR) ◆傅里叶变换红外光谱与质谱联用(FTIR/MS)。
木质素核磁氢谱

木质素核磁氢谱
木质素是一类存在于植物细胞壁的化合物,它们在植物中具有结构支持和维持细胞壁的功能。
木质素核磁氢谱(Lignin NMR)是一种利用核磁共振技术对木质素中的氢原子进行分析的方法。
木质素核磁氢谱可以通过观察木质素分子中的氢原子在强磁场中的共振吸收来获得相关的结构信息。
由于木质素中含有多种不同的化学基团,它们会在核磁氢谱中表现出不同的峰,每个峰对应于特定的氢原子。
根据不同基团和氢原子的化学环境,木质素核磁氢谱可以提供许多信息,如分子中不同基团的类型和相对含量,化学键的取向以及它们之间的交互作用等。
通过分析木质素核磁氢谱,可以深入了解木质素的结构和组成,从而帮助研究者更好地理解其在植物中的功能和应用。
此外,木质素核磁氢谱还可以用于分析木质素的变化和修饰,以评估植物生物质的可利用性和木材的性质。
代谢组学分类

代谢组学分类代谢组学是一种系统性的研究生物体代谢物的方法,它集成了多种高通量技术,如质谱、核磁共振、高效液相色谱等,用于识别和定量生物体内的小分子化合物。
通过对代谢组学数据的分析,可以揭示生物体内代谢通路、代谢途径以及与疾病相关的生物标志物等信息。
根据不同的分类方法,代谢组学可以被划分为多个子领域。
一、按照样本来源分类1. 植物代谢组学植物代谢组学是指对植物中小分子化合物进行全面鉴定和定量的方法。
植物代谢组学可以用于鉴定植物中活性成分、筛选新型药物和开发新型农药等方面。
2. 动物代谢组学动物代谢组学是指对动物体内小分子化合物进行全面鉴定和定量的方法。
动物代谢组学可以用于诊断疾病、评估营养状态和监测药效等方面。
3. 微生物代谢组学微生物代谢组学是指对微生物中小分子化合物进行全面鉴定和定量的方法。
微生物代谢组学可以用于研究微生物代谢途径、筛选新型抗生素和开发新型工业酶等方面。
二、按照技术平台分类1. 质谱代谢组学质谱代谢组学是指利用质谱技术对样本中小分子化合物进行鉴定和定量的方法。
质谱代谢组学可以通过不同的离子化方式,如电喷雾、大气压化学电离等,对样品进行分析。
2. 核磁共振代谢组学核磁共振代谢组学是指利用核磁共振技术对样本中小分子化合物进行鉴定和定量的方法。
核磁共振代谢组学可以通过不同的核自旋种类,如氢、碳、氮等,对样品进行分析。
3. 高效液相色谱代谢组学高效液相色谱代谢组学是指利用高效液相色谱技术对样本中小分子化合物进行鉴定和定量的方法。
高效液相色谱代谢组学可以通过不同的柱填充材料和流动相,如反相柱、离子交换柱等,对样品进行分析。
三、按照研究目的分类1. 代谢通路分析代谢通路分析是指通过对代谢组学数据进行分析,揭示生物体内代谢途径和代谢通路的方法。
代谢通路分析可以用于研究生物体内化学反应的机制和调节方式。
2. 生物标志物鉴定生物标志物鉴定是指通过对代谢组学数据进行分析,发现与疾病相关的小分子化合物作为诊断或预测疾病的标志物的方法。
海棠果水分迁移情况的核磁共振分析1.24--王殿生

海棠果生长过程水分迁移的核磁共振研究尤益民,刘振宇,王殿生(中国石油大学(华东)理学院,山东青岛266580)摘要:建立了海棠果的核磁共振活体检测体系,通过检监测海棠果的T2弛豫特性在海棠果中后期生长过程中的日序变化,发现代表结合水和不易流动水的的T2弛豫时间持续增大,而代表自由水的T2弛豫时间的变化不明显。
结果表明:(1)在海棠果中后期的生长过程中,由于新陈代谢的增强,消耗了大量的大分子物质,导致大分子物质像原果胶、半纤维素很大分子糖等含量下降,结合水的含量下降,水分子与大分子物质间的束缚作用减弱,能量不易在核自旋间转移,导致其所对应的横向弛豫时间T21、T22在逐渐增加;(2)从七月中旬到八月初,由于光合作用和呼吸作用使得自由水处于一个动态平衡的状态,导致代表自由水的横向弛豫时间T23处于一个平稳的状态:(3)从八月初到八月中旬,海棠果体积处于膨大期,自由水增多明显,导致T23有一个短暂的下降趋势(4)从八月中旬到海棠果成熟,各个横向弛豫时间趋于平稳,果实可以采收。
本实验利用核磁共振测量技术很好的解释了海棠果成长过程中的水分变化情况。
关键词:海棠果;核磁共振;横向弛豫时间:新陈代谢1 引言(1)查找一些海棠果研究方面的文献,说明:海棠果的产地、果实特征(形状、大小、颜色、质量、气味、口味,主要化学成分,含水量,液体含量,等等)、生长习性与时间、成熟过程水、糖、酸等化学成分变化,成熟度的通常辨别方法,食用方法与功能特性(食用品质),采摘时机对后续储藏、加工影响(减小损失等),合理确定采摘成熟期,含糖量是水果的主要品质因素,定量确定含糖量。
(2)核磁共振技术检测水果的特点和研究现状,侧重于水分含量和糖含量方面的变化。
(3)本文研究内容。
更主要的是研究水分变化的意义,是认识海棠果生长机理,还是反映成熟度,还是反映其他特性?水果是人类生活中必不可缺的食物之一,含有丰富的碳水化合物、矿物质、微量元素以及各种营养成分,经常摄入水果,可以有效地预防高血压、肥胖等疾病[1]。
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核磁共振技术在植物代谢研究中的应用作者:赵燕丁立建来源:《现代仪器与医疗》2013年第01期摘要基于核磁共振技术(Nuclear Magnetic Resonance, NMR)和模式识别技术的代谢组学研究是近几年发展起来的一种新的组学技术。
该文简要综述核磁共振技术用于植物代谢研究的实验设计、图谱的获取、模式识别技术及其最新应用。
关键词核磁共振植物代谢组学模式识别技术代谢组学是定量研究生物体内源性代谢物整体及其变化规律的科学,它与基因组和基因组学、转录组和转录组学、蛋白组和蛋白组学等一起构成系统生物学(systems biology),是整体系统生物学(global systems biology)的重要组成部分。
植物代谢组学是代谢组学的一个重要分支,很多研究集中在细胞代谢组学这个相对独立的分支。
与传统植物化学研究不同,它是从整体出发,系统地、全面地研究植物中代谢产物的成分、结构、合成途径及相关的基因功能,判断基因表达水平的变化,从而推断基因的功能及其对代谢流的影响[1]。
核磁共振技术作为研究代谢组学中结构分析的一种有利工具,已经有20多年的历史,广泛应用于植物代谢、微生物代谢、药物毒性和疾病诊断中[2~5]。
该方法对样品无损伤,不破坏样品的结构和性质,无辐射损伤;可在一定的温度和缓冲液范围内选择实验条件,能够在接近生理条件下进行实验;可研究化学交换、扩散及内部运动等动力学过程,给出丰富的有关动态特性信息[6]。
同时,混合物中不同代谢物的核磁共振响应系数一致,属于无偏向检测技术。
由于植物代谢要比微生物、药物等的代谢复杂,尤其是水生植物代谢研究很少,本文就核磁共振技术在植物代谢研究中的最新应用及所面临的主要问题进行综述。
1 代谢组分析技术与模式识别方法1.1 代谢组核磁共振技术的分析过程代谢组学研究一般包括4个步骤:(1)确定研究对象,给予研究对象一定的刺激,如基因的改变,体内生物过程的催化或抑制,致病或致病物质的引入,以及各种环境因素的改变和刺激时间、强度的变化等等;(2)样品的前处理,前处理方法将依赖代谢物提取方法进行选择,如氯仿提取、酸提取、水提取、甲醇提取等[7~9];(3)用核磁共振分析手段测定其中代谢物的种类、含量等数据并对这些数据进行预处理,包括滤噪、重叠峰解析、峰对齐、峰匹配、标准化和归一化等,将这些元数据转变为适合多变量分析的数据形式,使相同的代谢产物在生成的数据矩阵中由同一个变量表示,所有样品具有相同的变量数;(4)采用模式识别和多维统计分析等方法进行数据分析,建立代谢物时空变化与生物体特性的关系,达到从不同层次和水平上阐述生物体对相应刺激响应目的。
1.2 核磁共振分析原理核磁共振波谱是一种基于具有自旋性质的原子核在核外磁场作用下,吸收射频辐射而产生能级跃迁的谱学技术。
原子核能级的变化不仅取决于外部磁场强度的大小及不同种类的原子核,而且取决于原子核外部电子环境。
在照射频率确定时,同种核因在分子中的化学环境不同而显示吸收峰位移变化。
根据不同基团中核化学位移在各自特定的区域内出现的特点,可以确定化合物分子中官能团的种类。
邻近基团之间的耦合作用会导致谱峰裂分,利用这种裂分裂距的大小与形状可以进一步确定分子内部基团的连接关系,最后便可推断分子的化学结构[10]。
1H-NMR是目前研究最充分的波谱,由于氢谱灵敏度最高且所累积的数据最丰富,核磁共振的绝大部分研究工作都集中于氢谱。
核磁共振氢谱能提供重要的结构信息:化学位移、耦合常数及峰的裂分情况、峰面积等。
此外,核磁共振13C、31P、15N等也是近年来研究的重点。
1.3 模式识别分析方法代谢组学数据组是多变量数据集,这就需要可视化软件、生物信息学和模式识别方法来对这些数据进行分析和处理,进而发现和确定相关生物标志物及代谢通路的变化规律。
模式识别(patter recognition)是化学计量学重要组成部分,是数据信息挖掘的主要方法之一。
目前,最常用的分析方法有主成分分析法[11](principal component analysis,PCA)和偏最小二乘法[12](partial least squares, PLS)。
PCA方法是采用线性投影将原来多个变量空间转换转化成一组新的正交变量统计分析方法。
这些相互正交新变量称为“主成分”,是原始变量的线性组合。
PCA方法主要应用于对高维数据空间进行降维,从而降低问题复杂性,在尽可能保留原有信息的基础上将高维空间中的样本投影到较低维的主成分空间中[13],以提取基本代谢物信息,实现对数据的可视化、样本的分类聚集和异常样品的剔除。
使用PCA分析可以从数学上简化这些变量,目的就是用较少的综合性变量替代原来众多的相关性变量。
PLS本质上是一种基于特征向量的回归方法[14]。
在化学计量学中主要用于回归建模(PLS-R),在很大程度上可取代多元线性回归和主成分回归。
它在克服自变量多重相关性的情况下,将从样品中得到的包含独立变量的矩阵和与之相关的非独立变量的矩阵相关联[15,16]。
如果将模式识别中的已知类别响应设为0或1,偏最小二乘也可用于模式识别,称为偏最小二乘辨别分析(PLS-discriminant analysis, PLS-DA),相对于PCA所得到的投影图可以获得更好的分类效果[6]。
PLS-DA是目前代谢组学中应用最为主要的模式识别方法,被广泛应用于植物、药物、疾病的代谢组学研究。
除模式识别方法,统计全相关谱[17] (statistical total correlation spectroscopy, STOCSY)也有助于鉴定NMR谱中的分子结构。
它利用各种强度变量具有多个共振线的优势,从一套波谱中产生一个准2D-NMR谱,用以显示各种峰强度与整个样品的相互关系。
此方法能够进行代谢物的结构指认,尤其为单峰质子归属提供方法。
2 在植物代谢组学研究中的应用植物代谢组学研究大多集中在代谢轮廓或代谢物指纹图谱上[18~20]。
根据研究对象、目的的不同,基于NMR的植物代谢组学主要有以下几个方面。
2.1 特定种类植物代谢物组学研究这类研究通常以某一植物为对象,选择某个器官或者组织,对其中的代谢物进行定性和定量分析。
Yang等[21]通过对爵床科植物穿心莲代谢物中4种主要的萜类化合物1H-NMR的定量检测,得到结果与高效液相色谱检测结果具有很好的相关性,而且核磁共振方法简单快速,不需要建立标准曲线,非常适合穿心莲的常规控制。
Soininen等[22]采用定量核磁共振技术和约束总体最小二乘法(CTLS)分析技术对黄色洋葱进行定量、定性分析并与传统的高效液相色谱-质谱连用技术进行对比,结果发现除黄酮醇类和它们的糖类衍生物由于浓度很低难于测定外,其它代谢组份均可以被检出,基于CTLS的核磁共振代谢组学方法是测定黄洋葱代谢组分浓度的一种有效方法。
2.2 不同基因型植物代谢组学表型研究通过对2个或者2个以上的同种植物(突变型或者基因修饰型植物和正常野生型植物)进行比较和鉴别,可达到评价基因改造或者组织培养的效果、筛选优良品种等目的。
Grebenstein 等[23]用1H-NMR对荷兰野生胡萝卜和栽培品种西方橙色胡萝卜的幼苗进行代谢指纹分析,结果显示2种幼苗的初级代谢产物的含量,绿原酸和阿魏酰奎尼酸的浓度有所不同。
但通过代谢组学方法并不能看出基因修饰与未经过修饰的胡萝卜品种的区别,显示胡萝卜对基因渗透的适应性。
Ren等[24]应用核磁共振(1H-NMR)和多变量分析技术,对野生型拟南芥和转基因拟南芥进行代谢指纹分析。
基于核磁共振数据的主成分分析结果表面对分类起主要贡献作用的化合物被定性为一些具体的氨基酸,如苏氨酸和丙氨酸。
这种方法不需要预纯化步骤就可以区分野生型和转基因拟南芥。
2.3 生态型植物代谢组学研究这类研究通常选择不同生态环境下的同种植物,研究生产环境对植物代谢物产生的影响[25,26]。
Lucksanaporn等[27]用1H-NMR和偏最小二乘法分析日本北川东当归代谢物影响因素,发现地理差异对代谢物影响比其它因素如种植面积、种类、样品制备方法及感官质量等要明显。
同时也发现与感官质量有关的代谢物受气候条件的影响比较明显。
Kim等[28]对中国卷心菜和韩国卷心菜提取物进行1H-NMR和主成分分析,结果表明对2种地区卷心菜代谢组分分类起主要贡献作用的化合物被定性为4-氨基丁酸、甲酸、天冬酰氨酸、亮氨酸、异亮氨酸、O-磷酸胆碱、乙酸苯酯、苯基丙氨酸、丁酸盐、蔗糖、酪氨酸和缬氨酸,这些代谢物主要受到气候和地质条件影响有所变化。
2.4 受外界刺激后植物自身免疫应答通过化学、物理或者生物刺激引起植物代谢产物的改变,利用基于核磁共振技术的植物代谢组学对这种变化进行全面分析与检测,找出差异,进而为植物代谢规律做出解释[29,30]。
Canam等[31]应用基于核磁共振代谢轮廓分析和PCA分析技术研究伊索比亚芥黄籽和褐籽的耐盐性,发现黄籽代谢产物中色氨酸和甲酸含量增加,脯氨酸和苏氨酸也有所变化,结果表明褐籽比黄籽有更好的耐盐性。
刘春光等[32]采用室内培养试验方法,研究水体中Cu2+对耐盐沉水植物川蔓藻的毒害作用。
试验针对叶绿素、可溶性蛋白和POD活性3项指标进行分析,结果表明川蔓藻对低浓度铜离子的胁迫会产生一定适应性, Cu2+达到或超过5mg/L就会使川蔓藻植株的生理生化指标出现明显变化,生长也会受到抑制。
3 结语随着细胞生物学、分子生物学、遗传学的迅速发展和对遗传标记研究的深入,NMR为研究代谢和生理生化变化提供条件,但是由于NMR技术自身的一些缺陷,造成其在代谢组学中的应用仍然处于早期发展阶段,面临着方法学和广泛应用两方面的挑战。
NMR技术在代谢组学研究中应用的局限性主要是其灵敏度较低,因此提高磁场强度以及通过使用超低温探头来提高灵敏度是较好的办法[33]。
另外,NMR仪器价格和维护费用都比较昂贵,在某种程度上限制该方法的普及应用。
相信随着核磁共振仪检测性能的不断提高以及与更多分离检测手段的联合,数据处理工具的不断强大,代谢组数据库的不断完善,核磁共振技术在代谢组学中的应用不论是深度还是广度都会有很大的提高。
人们将会更充分认识到核磁共振技术在代谢组学中的应用优势,为动植物代谢研究、药物安全性评价、疾病的认知和环境污染评价等提供一种有力的手段。
参考文献[1] Lindon J C, Nicholson J K, Holmes E. The Handbook of Metabonomics and Metabolomics[M]. London: Elsevier Science, 2006: 443-489.[2] Marangoni R, Paris D, Melck D, et al. In Vivo NMR Metabolic Profiling of Fabrea salina Reveals Sequential Defense Mechanisms against Ultraviolet Radiation[J]. Biophysical Journal Volume, 2011, 100(1): 215-224.[3] Kwon Y K, Jung Y S, Park J C, et al. Characterizing the effect of heavy metal contamination on marine mussels using Metabolomics[J]. Marine Pollution Bulletin, 2012, 64(9): 1874-1879.[4] Wang Y L, Cloarec O, Tang H R, et al. Magic angle spinning NMR and 1H-31P heteronuclear statistical total correlation spectroscopy of intact human gut biopsies [J]. Anal Chem,2008, 80(4): 1058-1066.[5] Waterman C L, Kian K C, Griffin J L. Metabolomic strategies to study lipotoxicity in cardiovascular disease[J]. Biochim Biophys Acta, 2010, 1801(3): 230-234.[6] 许国旺. 代谢组学方法与应用[M]. 北京:科学出版社, 2008.[7] Sheedy J R, Ebeling P R, Gooley P R, et al. A sample preparation protocol for 1H nuclear magnetic resonance studies of watersoluble metabolites in blood and urine[J]. Anal Biochem, 2010, 398(2): 263-265.[8] Tuffnail W, Mills G A, Cary P, et al. An environmental NMR metabolomic study of the exposure of the marine mussel Mytilus edulis to atrazine, lindane, hypoxia and starvation[J]. Metabolomics, 2009, 5(1): 33-43.[9] Liu X, Zhang L, You L, et al. Toxicological responses to acute mercury exposure for three species of Manila clam Ruditapes philippinarum by NMR-based metabolomics[J]. Environ Toxicol Pharmacol, 2011, 31(2): 323-332.[10] 宁永成. 有机化合物结构鉴定与有机波谱学[M]. 第二版. 北京:科学出版社, 2000.[11] Eriksson L, Johansson E, Kettaneh-Wold N, et al. Multi- and megavariate data analysis principles and applications[D]. Sweden: Umeatrics Academy, Umetrics AB, 2001.[12] Word S, Trygg J, Berglund A, et al. Some recent developments in PLS modeling[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2001, 58(2): 131-150.[13] Jackson J E. User’s guide to principal components (Wiley Ser Probab Stat) [M]. New York: Wiley Inter science, 2003: 569-571.[14] Smolinska A, Blanchet L, Lutgarde M.C, et al. NMR and pattern recognition methods in metabolomics: From data acquisition to biomarker discovery: A review[J]. Analytica Chimica Acta, 2012, 750(10): 82-97.[15] Höskuldsson A. Variable and subset selection in PLS regression[J]. Chemometr Intell Lab,2001, 55(1-2): 23-38.[16] Jiang H W, Xia J L. Partial least square and its application[J]. Journal of The Fourth Military Medical University, 2003, 24(3): 280-283.[17] Cloarec O, Dumas M E, Craig A, et al . Statistical total correlation spectroscopy: an exploratory approach for latent biomarker identification from metabolic 1H NMR data sets[J]. Anal Chem, 2005, 77(5): 1282-1289.[18] Heyman H M, Meyer J J M. NMR-based metabolomics as a quality control tool for herbal products[J]. South African Journal of Botany, 2012, 82(9): 21-32.[19] Colquhoun J. Use of NMR for metabolic profiling in plant systems[J]. Journal of Pesticide Science, 2007, 32(3): 200-212.[20] Ward J L, Baker J M, Beale M H. Recent applications of NMR spectroscopy in plant metabolomics[J]. FEBS Journal, 2007, 274(5): 1126-1131.[21] Yang M H, Wang J S, Kong L Y, Quantitative analysis of four major diterpenoids in Andrographis paniculata by 1H NMR and its application for quality control of commercial preparations[J]. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 2012, 70(11): 87-93.[22] Soininen T H, Jukarainen N, Julkunen-Tiitto R, et al. The combined use of constrained total-line-shape 1H NMR and LC-MS/MS for quantitative analysis of bioactive components in yellow onion[J]. Journal of Food Composition and Analysis, 2012, 25(2): 208-214.[23] Grebenstein C, Choi Y H, Rong J, et al. Metabolic fingerprinting reveals differences between shoots of wild and cultivated carrot (Daucus carota L.) and suggests maternal inheritance or wild trait dominance in hybrids[J]. Phytochemistry, 2011, 72(11-12): 1341-1347.[24] Ren Y F, Wang T, Peng Y F, et al. Distinguishing transgenic from non-transgenic Arabidopsis plants by 1H NMR-based metabolic fingerprinting[J]. Journal of Genetics and Genomics, 2009, 36(10): 621-628.[25] Rochfort S, Ezernieks S, Bastian S E P, et al. Sensory attributes of wine influenced by variety and berry shading discriminated by NMR metabolomics[J]. Food Chemistry, 2010, 121(4): 1296-1304.[26] Mazzei P, Francesca N, Moschetti G, et al. NMR spectroscopy evaluation of direct relationship between soils and molecular composition of red wines from Aglianico grapes[J]. Analytica Chimica Acta, 2010, 673(2): 167-172.[27] Lucksanaporn T, Akira K, Koichi U, et al. Quality evaluation of Angelica acutiloba Kitagawa roots by 1H NMR-based metabolic fingerprinting[J]. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 2008, 48(1): 42-48.[28] Kim J, Jung Y, Song B, et al. Discrimination of cabbage (Brassica rapa ssp. pekinensis) cultivars grown in different geographical areas using 1H NMR-based metabolomics[J]. Food Chemistry, 2013, 137(1-4): 68-75.[29] López-Gresa P, Lisón P, Kim H K, et al. Metabolic fingerprinting of Tomato Mosaic Virus infected Solanum lycopersicum[J]. Journal of Plant Physiology, 2012, 169(16): 1586-1596.[30] Andrea L, Verpoorte R, Choi Y H. Effects of fungicides on galanthamine and metabolite profiles in Narcissus bulbs[J]. Plant Physiology and Biochemistry, 2012, 58(9): 116-123.[31] Canam T, Li Xiang, Holowachuk J, et al. Differential metabolite profiles and salinity tolerance between two genetically related brown-seeded and yellow-seeded Brassica carinata lines[J]. Plant Science, 2013, 198(1): 17-26.[32] 刘春光,孙红文,张楠,等. 二价铜离子对川蔓藻(Ruppia maritima)的毒害作用研究[J]. 环境科学学报, 2006, 26(11): 116-120.[33] 丁立建,叶央芳. NMR代谢组学技术在环境污染评价中的应用[J]. 现代仪器, 2012,18(4): 5-8.。