代谢组学

代谢组学系列一:代谢组学大起底

代谢组学(metabolomics)是继基因组学和蛋白质组学之后新近发展起来的一种组学技术,是系统生物学的重要组成部分。生物体系(细胞、组织或生物体)受到刺激或扰动(如某个特定的基因变异或环境变化)后,相应代谢产物的组成和含量会发生改变,通过代谢组学便可以检测到这些代谢物的动态变化。代谢组学自20世纪90年代中期开始迅速发展,至今已得到了广泛的应用。

然而,关注代谢组学的你是否对代谢组学的应用领域、适用的样本类型、预处理方法等还存有疑惑呢?下面小编就以上几个方面依次展开介绍,让大家对代谢组学有更全面的认识。

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为什么要选择代谢组学

首先我们要知道代谢组学的研究对象主要是1000Da以下的小分子化合物。生物体受到刺激或干扰后,这些小分子代谢物的组成和含量变化可以表征生物体系的代谢特征。

代谢组学按照研究目的可以分为非靶向代谢组学和靶向代谢组学。通常情况下,采用非靶向代谢组学进行广泛筛选找到含量具有差异的代谢物,经过后期生物信息分析对数据进行高深度的挖掘,找到与研究目的相关的差异代谢物,必要时进行靶向验证。代谢组学不仅可以帮助我们在农业方面研究植物的衰老、抗逆等机理,还可以通过研究代谢物与人类生理病理变化的关系,在医学疾病生物标记物的筛选、药物靶点的发现、疾病发生发展机制等方面发挥作用。

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代谢组学平台的选择

代谢组学的技术平台主要有:核磁共振(NMR)、气相色谱质谱联用仪(GC-MS)、液相色谱质谱联用仪(LC-MS)。下面小编分别对各平台进行简单的介绍并对比它们的优缺点。

NMR:即核磁共振,检测后得到核磁共振谱图,根据谱型和特异性信号(如:化学位移、耦合常数等)解谱,确定样本的化学结构。并可以通过复杂的运算过程实现样本的定量分析。

GC-MS:即气相色谱和质谱联用技术,易挥发及半挥发性的代谢物通过载气,利用气相的分离能力和质谱的分辨率实现对代谢物的定性和定量分析。

LC-MS:即液相色谱和质谱联用技术,利用液相色谱超高的分离能力和质谱的高分辨率对样本中代谢物进行定性和定量分析。

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代谢组学样本类型的选择

代谢组学样本类型多种多样,常见的样本类型为动物组织、细胞、菌体、培养液、血清、血浆、尿液、粪便,植物的根、茎、叶、花等。可根据自己实验的目的选择合适的样本类型。

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代谢组学实验流程

代谢组研究流程主要包括样本的收集、代谢物的提取、上机检测分析、下机数据预处理、数据搜库、数据质控、生信分析挖掘数据等。

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代谢组学样本的预处理

代谢组学样本的采集和预处理均需尽量保持代谢物的“原生态”:

细胞、菌体(微生物)样本收集时需要迅速进行淬灭(淬灭缓冲液、液氮淬灭)来终止代谢活动

尿液、粪便和肠道内容物样本采集时需加入质量体积比为1:1000(w:v) 的叠氮化钠防腐杀菌

植物组织、动物组织类样本收集时需将组织冲洗干净,样本分装后在液氮中速冻至少15min,再转移至-80°C冰箱保存

代谢组学样本运输时需配备足量干冰以便寄送。

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生物学重复的选择

代谢组学相对于蛋白质组学和基因组学来说,处于生命活动的下游。受到的干扰因素较多,且个体差异较明显。因此,从统计学的角度来讲需要更多的生物学重复才能使数据更具可靠性和说服力。

细胞/微生物/植物样本每组最少6个生物学重复

动物样本每组至少10个生物学重复

临床样本每组最少30个生物学重复。

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常用数据库介绍

LC-MS公用的数据库很少,大部分为平台自建的数据库。GC-MS常用的数据库为Fiehn、NIST及部分自建数据库。诺禾质谱所使用的数据库为Thermo公司提供的mzCloud数据库、中药库、Masslist和mzVault本地库,其中mzCloud数据库为在线实时更新数据库。到目前为止,该数据库已包含8148种化合物,2775000张二级谱图,16大类物质。其中内源性代谢物有2000种。内源性代谢物又可细分为氨基酸及其衍生物、核苷酸及其衍生物、糖代谢途径中的各种代谢物、生物碱、黄酮类、萜类、酚胺类、激素及其衍生物、脂肪酸类等。能够满足各研究方向的需求。

说了这么多,相信大家对代谢组学有了更加清晰的认识。后续我们将持续为大家更新代谢组学系列二:样本的采集与前处理。敬请期待......







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