1、代謝組學的研究,2020/10/1,1,代謝組學定義,通過考察生物體系（細胞、組織或生物體）受刺激或擾動后（如將某個特定的基因變異或環(huán)境變化后），其代謝產(chǎn)物的變化或其隨時間的變化，來研究生物體系的一門科學。,2020/10/1,2,代謝組學是20世紀90年代中后期繼基因組學和蛋白質(zhì)組學之后新近發(fā)展起來的一門學科，是系統(tǒng)生物學的重要組成部分。之后得到迅速發(fā)展并滲透到多項領域。 細胞內(nèi)許多生命活動是發(fā)生在代謝物層面的，如細胞信號釋放，能量傳遞，細胞間通信等都是受代謝物調(diào)控的。代謝組學正是研究代謝組（ metabolome )在某一時刻細胞內(nèi)所有代謝物的集合的一門學科。,2020/10/1,為什么要

2、研究代謝組學呢？,3,基本概念,2020/10/1,系統(tǒng)生物學,基因組學,4,代謝組學研究目的,代謝組學研究的目的是定量分析一個生物系統(tǒng)內(nèi)所有代謝物的含量。代謝組學分析可以指示細胞、組織或器官的生化狀態(tài)，協(xié)助闡釋新基因或未知功能基因的功能，并可以揭示生物各代謝網(wǎng)絡間的關(guān)聯(lián)性，幫助人們更系統(tǒng)地認識生物體。(舉例） 研究對象：作為各種代謝路徑的底物和產(chǎn)物的小分子代謝物（MW1000）,2020/10/1,5,代謝組學的優(yōu)點(與基因組學和蛋白質(zhì)組學等其他組學相比）,基因和蛋白表達的微小變化會在代謝物水平得到放大； 代謝組學的研究不需進行全基因組測序或建立大量表達序列標簽的數(shù)據(jù)庫； 代謝物的種類遠少于

3、基因和蛋白的數(shù)目，每個生物體中代謝產(chǎn)物大約在10 數(shù)量級,而最小的細菌,其基因組中也有幾千個基因； 生物體液的代謝物分析可反映機體系統(tǒng)的生理和病理狀態(tài)。,2020/10/1,6,代謝組學研究步驟,2020/10/1,途徑分析,標記物識別,7,生物樣品收集與預處理,代謝組學研究常用的檢測技術(shù)，一般不需要對標本特別分離、純化 等，但須立即阻斷內(nèi)在酶的活性，常用方法： 冷凍/液氮降溫法 冷凍、干燥 細胞間仍始終有低水平的代謝活動，需盡量避免氧化等活化因素,2020/10/1,8,樣品采集,常有樣品：生物體液，包括尿液、血液、組織提取液及活體組織等 在代謝組學研究中，根據(jù)研究對象、目的和采用的分析技術(shù)

4、不同，所需的樣品提取和預處理方法各異。 代謝產(chǎn)物通常用水或有機溶劑(如甲醇、己烷等)分別提取，獲得水提取物和有機溶劑提取物，從而把非極性相和極性相分開，以便進行分析,2020/10/1,9,生物樣品預處理 代謝產(chǎn)物的變化對分析結(jié)果有較大的影響，在處理生物樣本時要特別注意避免由于殘留酶活性或氧化還原過程降解代謝產(chǎn)物、產(chǎn)生新的代謝產(chǎn)物 。,2020/10/1,1.微生物和細胞樣本：迅速鈍化代謝活動（淬滅），同時保持細胞不裂解 2.動物體液（如尿、血、組織、器官、唾液）：采樣后要迅速預處理，如加入抗凝血劑、防腐劑，并立即冷凍處理。 3.植物樣本：采集后迅速冷凍（液氮），冷凍保存。 4.血清樣品：一定

5、避免反復凍融。(血液收集在離心管中靜置30分鐘進行凝固。離心取上清裝載干凈的離心管中，再離心5分鐘，冷凍保存。） 5.尿液樣品：離心去沉淀，冷凍保存。,10,數(shù)據(jù)采集（分析技術(shù)平臺）,2020/10/1,11,核磁共振技術(shù),原理：核磁共振是原子核的磁矩在恒定磁場和高頻磁場同時作用，且滿足一定條件時所發(fā)生的共振吸收現(xiàn)象，是一種利用原子核在磁場中的能量變化來獲得關(guān)于核信息的技術(shù). 生命科學領域中常用的有三種：氫譜(1H-NMR) 碳譜(13C-NMR) 磷譜(31P NMR) ,2020/10/1,12,將準備好的生物標本直接上樣檢測即可。所得的 1H-NMR譜峰與樣品中各化合物的氫原子對應,根據(jù)

6、一定的規(guī)則或與標準氫譜比照可以直接鑒定出代謝物的化學成分,信號的相對強弱則反映了各成分的相對含量。不同樣品的代謝物圖譜有其特質(zhì)性,可對這種特質(zhì)性進行區(qū)分、鑒定。,氫譜(1H NMR),2020/10/1,13,質(zhì)譜技術(shù),色譜和電泳等分離方法與質(zhì)譜分析相結(jié)合為復雜代謝物的在線分離分析提供有力的手段，如氣質(zhì)聯(lián)用(GC一MS)、液質(zhì)聯(lián)用LC一MS和毛細管電泳一質(zhì)譜聯(lián)用(CE一MS),2020/10/1,14,質(zhì)譜,將預處理的體液或是組織(根據(jù)實驗需要,可將組織行甲醇除蛋白、庚烷除脂肪及凍干等處理),加至質(zhì)譜儀,經(jīng)歷汽化,離子化、加速分離及檢測分析后即可得出相應代謝產(chǎn)物或是代謝組的圖譜。圖譜中每個峰值

7、對應著相應的分子量,結(jié)合進一步的檢測分析可以部分鑒定出化學成分以及半定量關(guān)系。,2020/10/1,15,代謝組學數(shù)據(jù)采集與分析,代謝物可以通過與對照樣品的比值進行相對定量。通過添加標準參照物以及對代謝物進行同位素標記, 可以獲得絕對定量的代謝組數(shù)據(jù)集。 一旦獲得代謝組的定量數(shù)據(jù)集, 可以采用多種數(shù)據(jù)分析策略進行代謝組數(shù)據(jù)分析, 這些分析策略的基本原則是比較實驗組與對照組之間代謝物水平差異,并利用統(tǒng)計方法評估這些差異的顯著性。,2020/10/1,16,數(shù)據(jù)預處理,歸一化與濾噪 在得到分析對象的原始圖譜后，首先需要對數(shù)據(jù)進行預處理（一般包括歸一化與濾噪），處理后保留與分類有關(guān)的大部分信息，消除

8、多余的干擾因素的影響。 廣泛應用的濾噪技術(shù)是正交信號校正技術(shù)（OSC）。OSC等效于從數(shù)據(jù)中除去了額外的影響因素，因此該方法經(jīng)常用于易受環(huán)境因素影響的分析，例如在微量藥物引發(fā)的生化效應中，分析結(jié)果經(jīng)常被研究對象的性別、飲食和其他環(huán)境因素所淹沒，在這種情形下，應用OSC能收到更好的效果。,2020/10/1,17,數(shù)據(jù)預處理（峰匹配）,基于色譜一質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)的代謝組學方法，如流動相組成的微小變化，梯度的重現(xiàn)性及柱溫的微小變化及其柱表面的狀態(tài)變化常導致保留時間的差異。 為了利用色譜圖中所有可以識別的峰信息，需對譜圖實行峰匹配(或稱峰對齊)，使相同的代謝產(chǎn)物在生成的數(shù)據(jù)矩陣中由同一個變量表示，使各樣

9、本的數(shù)據(jù)得到正確的比較。,2020/10/1,18,數(shù)據(jù)分析方法和模型建立1,2020/10/1,非監(jiān)督學習方法 這類方法用于從原始圖譜信息或預處理后的信息中對樣本進行歸類，并采用相應的可視化技術(shù)直觀地表達出來。該方法將得到的分類信息和這些樣本的原始信息（如藥物的作用位點或疾病的種類等）進行比較，建立代謝產(chǎn)物與這些原始信息的聯(lián)系，篩選與原始信息相關(guān)的標記物，進而考察其中的代謝途徑。 用于這個目的的方法沒有可供學習利用的訓練樣本，所以稱之為非監(jiān)督學習方法，應用在此領域的方法有：主成分分析、非線性映射、簇類分析等。,19,數(shù)據(jù)分析方法和模型建立2,有監(jiān)督學習方法 這類方法用于建立類別間的數(shù)學模型，

10、使各類樣品間達到最大的分離，并利用建立的多參數(shù)模型對未知的樣本進行預測。在這類方法中，由于建立模型時有可供學習利用的訓練樣本，所以稱之為有監(jiān)督學習。在這種方法中經(jīng)常需要建立用來確認樣品歸類（防止過擬合）的確認集和用來預模型性能的測試集。 應用于該領域的主要是基于PCA、偏最小二乘法、神經(jīng)網(wǎng)絡的改進方法，常用的SIMCA和偏最小二乘法顯著性分析。,2020/10/1,20,數(shù)據(jù)分析方法和模型建立3,數(shù)據(jù)庫及專家系統(tǒng) 代謝組學數(shù)據(jù)的復雜性需要借助復雜的模型或是專家系統(tǒng)進行 分析。 專家系統(tǒng)用于藥物毒性預測，分為個獨立的級別：正常異常的判別、對未知樣本進行數(shù)據(jù)庫中已知毒性或疾病的識別、病理學的生物標記物的識別。,2020/10/1,21,數(shù)據(jù)分析方法和模型建立5,代謝組學分析離不開各種代謝途徑和生物化學數(shù)據(jù)庫。 目前代謝組學研究尚無類似的功能完備數(shù)據(jù)庫。一些生化數(shù)據(jù)庫可供未知代謝物的結(jié)構(gòu)鑒定或用于已知代謝物的生物功能解釋. 理想的代謝組學數(shù)據(jù)庫還應包括各種生物體的代謝物組信息以及包含代謝物的定量數(shù)據(jù)，如人類代謝組數(shù)據(jù)庫.,2020/10/1,22,代謝組學的研究應用,疾病研究 病變標記物的發(fā)現(xiàn) 疾病的診斷 治療和預后的判斷 植物代謝組學 特定種