代谢组学.ppt

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代谢组学,西安交通大学医学院遗传学与分子生物学系李信民,生物系统（机体）,外部或内部刺激,知识或模型,基因转录翻译代谢,基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学,数据处理,系统生物学:

用系统的观点或方法研究生物体系,以获得海量数据和生物模型.其特点是不用单一指标描述生物体的状态,而是用多元数据组进行描述.,一代谢组学的基本概念,自20世纪末出现基因组学概念以后,各种”组学（-omics）”呈井喷式暴发.有人统计共有数百种组学问世.常见的如基因组学,蛋白质组学,转录组学,代谢组学上述组学还可再分出诸多亚组学,如肝细胞转录组学,骨代谢组学等,1代谢组的概念,细胞内的生命活动均以代谢为基础，代谢物的变化可更直接反映细胞所处的环境，如营养状态、药物作用和环境改变等。

代谢组指一个细胞、组织或器官中,所有代谢产物的集合,一般指分子量小于1000D的物质.,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。

Metabonomics-英JeremyK.Nicholson20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-OliverFiehn21世纪初全面定量分析生物体系中的所有代谢产物.,3代谢组学的发展过程,代谢组学的研究可以追溯至上世纪80年代。

1970s代谢轮廓分析（Metabolicprofiling）,Devaux等人于上世纪70年代提出。

1985年,Nicholson研究小组利用核磁共振（NMR）技术分析大鼠的尿液,意识到这可能是生命科学研究的巨大突破.,1986年,JournalofChromatographyA出版了一期关于Metabolicprofiling的专辑。

90年代后期,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JeremyK.Nicholson等人提出metabonomics的概念,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,使得代谢组学得到了极大的充实,同时也形成了当前代谢组学的两大主流领域：

metabolomics和metabonomics。

一般认为,metabolomics是通过考察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）代谢产物的变化或其随时间的变化,来研究生物体系的代谢途径的一种技术。

而metabonomics是生物体对病理生理刺激或基因修饰产生的代谢物质的质和量的动态变化的研究。

前者一般以细胞做研究对象,后者则更注重动物的体液和组织。

4代谢组学与其他组学关系,基因组学主要研究生物系统的基因结构组成,即DNA的序列及表达。

蛋白组学研究由生物系统表达的蛋白及由外部刺激引起的差异。

代谢组学是研究生物体系（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。

代谢组学是“组学”研究的最终方向,基因组的变化不一定能够得到表达,从而并不对系统产生影响。

某些蛋白的浓度会由于外部条件的变化而升高,但由于这个蛋白可能不具备活性,从而也不对系统产生影响。

由于基因或蛋白的功能补偿作用,某个基因或蛋白的缺失会由于其它基因或蛋白的存在而得到补偿,最后反应的净结果为零。

而小分子的产生和代谢才是这一系列事件的最终结果,它能够更准确地反映生物体系的状态。

基因组学告诉你可能发生什么蛋白质组学告诉你如何发生什么代谢组学告诉你已经发生了什么。

5代谢组学优点,1）基因和蛋白表达的有效的微小变化会在代谢物上得到放大,从而使检测更容易；2）代谢组学的技术不需建立全基因组测序及大量表达序列标签（EST）的数据库；,3）代谢物的种类要远小于基因和蛋白的数目。

每个生物体（organism）中代谢产物大约在10数量级,而最小的细菌,其基因组中也有几千个基因；4）因为代谢产物在各个生物体系中都是类似的,所以代谢组学研究中采用的技术更通用。

6生物体系的代谢产物分析的四个层次,1）代谢物靶标分析（Metabolitetargetanalysis）:

对某个或某几个特定组分的分析;2）代谢轮廓/谱分析（Metabolicprofilinganalysis）:

对一系列少数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（氨基酸、有机酸、顺二醇类）或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析;,3）代谢组学（Metabolomics）:

对某一生物体或细胞在（限定条件下的特定生物样品中）所有代谢组分的定性和定量;4）代谢物指纹分析（Metabolicfingerp-rinting）:

不分离鉴定具体单一组分,而是对样品进行高通量的快速定性分析。

二代谢组学的研究方法,代谢组学流程包括样品的采集预处理数据的采集数据的分析及解释,研究平台主要由分析技术平台和数据分析平台构成。

代谢组学力求分析生物体系（如体液和细胞）中的所有代谢产物,所以整个过程中都强调尽可能的保留和反映总的代谢产物的信息。

1分析技术平台,代谢组学的研究中最常见的分析工具是NMR,特别是H-NMR、13C-NMR、31P-NMR优点对样品的非破坏性、非选择性分析,满足了代谢组学中的对尽可能多的化合物进行检测的目标。

缺陷:

灵敏度低分辨率不高因此常导致高丰度的分析物掩盖低丰度的分析物。

在植物的代谢组学研究中,主要采用的技术为GC（气相色谱）/MS（质谱）。

优势能够提供较高的分辨率和检测灵敏度有可供参考、比较的标准谱图库,可以方便地得到待分析代谢组分的定性结果。

局限性只能对其中的挥发性组分实现直接分析。

LC/MS（/MS）技术逐渐被广泛地用于代谢组学的研究中。

LC/MS采用LC作为其主要的分离手段,增强了其分辨能力,与MS或MS/MS的联用可以得到代谢组分的结构信息。

与GC相比,预处理相对简单。

2数据分析平台,在得到分析对象的原始数据后,首先需要对各种分析手段得到的原始数据进行处理,得到可用于代谢组学研究的格式。

根据各种分析手段（NMR,GC/MS,LC/MS/MS）自身的特点,研究者们开发出了相应的算法对原始谱图的数据进行提取、峰对齐、去噪等处理。

然后需要对这些数据进行分析,挖掘隐含于其中的有用信息。

模式识别技术主要有,模式识别技术主要有非监督和有监督学习方法两种非监督（un-supervised）学习方法主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis,PCA）、非线形映射（NonlinearMapping,NLM）、,有监督（supervised）学习方法。

簇类分析（HierarchicalClusterAnaly-sis,HCA）簇类的独立软模式分类法（SoftIn-dependentModelingofClassAnalogy，SIMCA）、PLS-DA（PLS-DiscriminantAnalysis）、人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）等,代谢组学的研究方法,分为三阶段前期中期后期,前期-样品制备,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。

但须立即阻断内在酶的活性。

最为常用的是冰冻/液氮降温法冷冻、干燥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-产物检测、分析与鉴定,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）,

（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氢谱（1H-NMR）碳谱（13C-NMR）磷谱（31PNMR）可用于体液或组织提取液和活体分析两大类,代谢指纹分析（metabolicfingerprintanalysis）,氢谱（1HNMR）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,对这种特质性进行区分、鉴定,被称为“代谢指纹分析（metabolicfingerprintanalysis）”。

代谢谱分析（metabolicprofi-linganalysis）,NMR对活体内外的非损伤组织、器官进行研究。

以心脏的磷谱研究为例,将预处理的体外灌流心脏直接置于检测区,持续观察低氧干预下31PNMR谱峰的改变情况,发现低氧状况下,P3+和Mg2+的含量增加,并随低氧的延长而加深、加重。

这种分析器官或组织中某一代谢物或组合随时间变化的情况,称之为“代谢轮廓分析（metabolicprofi-linganalysis）,NMR技术的优点与缺点,优点无损伤性,不破坏样品的结构和性质;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;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;实验方法灵活多样。

缺点仪器价格昂贵维护费用高灵敏度低,

（2）质谱技术,原理首先使试样中各组分在离子源中发生电离，生成不同荷质比的带正电荷的离子，经加速电场的作用，形成离子束，进入质量分析器.在质量分析器中，再利用电场和磁场使离子发生相反的速度色散，将他们分别聚焦而得到质谱图，从而确定其质量.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，如气相色谱一质谱联用（GC一MS），液相色谱一质谱联用（Lc一MS）和毛细管电泳一质谱联用（CE一MS）等是质谱相关技术中的常见技术，在代谢组学的各个领域有广泛的应用.,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。

（3）常用的其他一些分析技术,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,后期-数据分析与模型建立,代谢组学研究的后期需借助于生物信息学平台借助于一定的软件,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。

影响代谢组学分析的主要因素,生物种属:

如灵长类、啮齿类及兔类尿甘氨酸的量差别较大;不同种的雄性小鼠对氯仿肾毒性及镉肝毒性的易感性也不同性别:

雄性波峰的变异性明显高于雌性,而前者对药物及毒物的敏感性也高,年龄:

在四氯化碳的肝毒性模型研究中,发现28月龄的F344大鼠较5月龄的敏感性差;并随年龄增长,尿液中三羧酸的代谢产物也不同;尿中代谢产物的组成变化还与个体间的健康状况、遗传差异性等密切相关。

生物活环境:

温度、觉醒等刺激,甚至周围气候不同、菌群的改变,代谢组也可发生种类及数量的差别。

昼夜节律:

昼夜节律更替影响了体内激素水平,血清代谢谱亦随之变化;主成分（PCA）分析核磁共振（1HNMR）谱,能很容易识别不同时间点的尿样品:

白天尿中的牛磺酸、马尿酸、肌酐水平较高,而葡萄糖、琥珀酸、二甲基甘氨酸、肌酸等相应较低。

饮食:

略,主成分分析法（PCA）-最常用的分析方法,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.,其他模式识别技术,聚类分析辨别式功能分析最小二乘法投影法现实情况下,代谢组学的数据更为复杂,需要借助复杂的模型或是专家系统进行分析.,三代谢组学的应用,发掘疾病新的诊断方法研究疾病的发病机制研究疾病发生、发展、恢复的进程开发新药研究药物的作用机制，评价药物的安全性和有效性等,1代谢组学在药物领域中的应用,

（1）药物筛选鉴别和确证动物模型代谢物组学研究可以区分不同种属、品系动物模型的代谢状态.在实施毒性筛选之前，可以先查清它们的生化状态，寻找人类疾病、药效或毒性检验的最适宜的动物模型。

代谢物组分析能够区分不同生理因素（饮食、健康状况、昼夜节律、压力）造成的代谢物组图谱差别，这些差别会与药物造成的细微变化相混淆。

例如，Bollard等研究观察到雌性大鼠在夜晚的牛磺酸排泄水平增加，而过去牛磺酸尿是作为肝损伤的生物标志。

因此，不考虑动物模型生理因素的影响会导致错误的毒性评价。

（2）毒性筛选代谢组学有独特的优越性：

代谢组学样品多为外周性生物体液，可以多次采样，观察单一动物毒性发作和恢复的全过程。

样品处理简单。

经某些非破坏性分析技术，如NMR,HPLC,测定后的样品还可用于其他研究。

可以较早发现毒性的分子标志物,大大减少药物研发消耗。

有的制药公司已将该方法纳入药物开发方案。

另外,液质联用的应用也获得了初步探索。

（3）药物作用机制研究如抗糖尿病药罗格列酮对脂质代谢物组在不同的组织分布的影响。

观察到血浆中的特定磷脂酰胆碱、三酰甘油、胆固醇酯的总浓度降低，但这些脂类中的棕榈烯酸,而棕榈烯酸是肝脂合成增加的标志物，这与肝脏中观察到的总三酰甘油蓄积相符。

联系到血浆的低三酰甘油浓度，而且血液中的磷脂酰胆碱和三酰甘油主要由肝脂输出，提示该药抑制小鼠正常的肝脏-血液脂交换。

由代谢组学测定揭示的生化变化可以很容易地与传统手段（临床化学和组织病理学）的检测结果相联系，从而更全面评价药效及不良反应。

（4）新药开发新药研究需要回答两个关键问题:

一是新药作用的靶点是什么?

二是新药在体内的代谢规律如何?

这些正是代谢组学的优势所在.,代谢组学还可以用于药物相互作用药物或毒物对靶器官的作用药物临床试验中药效监测,2代谢组学在医疗领域中的应用,

（1）个体化用药代谢物组可评价当前的健康状况，确定遗传变异和环境对个体状态的影响代谢物组绘图能鉴别个体间的细微生化差异，将单一疾病的不同患者分层，从而细化药物需求,

（2）疾病诊断-无创诊断建立各种疾病的代谢组学模型诊断标准NMR本身需要从技术层面上提高降低成本,使多数人能够接受产前诊断和优生优育,几个例子,肿瘤:

特别是无症状的早期肿瘤,尤其需要借助于敏感性高的综合检测手段。

早在1992年,Howells等便利用核磁共振（1HNMR）技术联合主成分分析（PCA）对脑肿瘤组织进行检测,其中脑膜瘤诊断的准确率达85%,神经胶质瘤则为62%.,冠心病（CHD）:

Brindle等将X线血管造影明确诊断的患者进行分组,同时用NMR技术分析血清样本,建立了合适的模型。

借助此模型,对于可疑CHD患者诊断的灵敏度高达92%,特异性为93%。

结束语,代谢组学正处于快速发展的阶段。

高通量、高分辨率的分析技术,与生物信息学相整合,为生物代谢层面的研究提供了独特视角。

代谢组学必将在药物开发、临床诊断和预防等方面发挥越来越大的作用。

相信通过我们的努力目标将越来越接近。