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文檔簡介

代謝學(xué)研究策略與方法的新進(jìn)展內(nèi)容摘要】代謝組學(xué)研究的是生物體系遭到內(nèi)在和外在因素刺激產(chǎn)生的內(nèi)源性代謝變化,能夠?qū)δ切┠苊枥L敘述代謝循環(huán)情況的關(guān)鍵化合物進(jìn)行定性和定量分析。最近幾年來,代謝組學(xué)已經(jīng)成為生命科學(xué)領(lǐng)域一個(gè)主要的、有價(jià)值的工具,并在不斷創(chuàng)新的分析技術(shù)推動(dòng)下穩(wěn)步發(fā)展。固然代謝組學(xué)自己還存在一些不足,但很多研究者以解決問題為出發(fā)點(diǎn),提出了一些新的研究策略、方法和技術(shù)。代謝組學(xué)發(fā)展呈現(xiàn)出整合一體化,定量化和標(biāo)準(zhǔn)化的趨勢。本文對代謝組學(xué)的大概情況,如今的發(fā)展情況和將來的趨勢進(jìn)行綜述。【本文關(guān)鍵詞語】代謝組學(xué)研究策略分析方法綜述1代謝組學(xué)的大概情況代謝組學(xué)(metabonomics)是以組群指標(biāo)分析為基礎(chǔ),以高通量檢測和數(shù)據(jù)處理為手段,以信息建模與系統(tǒng)整合為目的的系統(tǒng)生物學(xué)的一個(gè)分支,是繼基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)后系統(tǒng)生物學(xué)的另一主要研究領(lǐng)域,它是研究生物體系受外部刺激所產(chǎn)生的所有代謝產(chǎn)品變化的科學(xué),所關(guān)注的是代謝循環(huán)中分子量小于1000的小分子代謝物的變化,反映的是外界刺激或遺傳修飾的細(xì)胞或組織的代謝應(yīng)答變化[1]。代謝組學(xué)的概念最早來源于代謝輪廓分析[2]。nicholson研究小組于1999年提出了代謝組學(xué)的概念[1],并在疾病診斷、藥物挑選等方面做了大量的行之有效的工作[3~5]。fiehn等[6]提出了metabolomics的概念,第一次把代謝產(chǎn)品和生物基因的功能聯(lián)絡(luò)起來,之后許多植物化學(xué)家開展了植物代謝組學(xué)的研究,使得代謝組學(xué)得到了極大的充分,同時(shí)也構(gòu)成了當(dāng)下代謝組學(xué)的兩大主流領(lǐng)域:metabolomics和metabonomics。經(jīng)過不斷發(fā)展,fiehn[6,7]、allen[8]、nielsen[9],villasboas[10,11]等確定了代謝組學(xué)一些相關(guān)條理的定義,已被學(xué)術(shù)界廣泛承受。第一個(gè)條理為靶標(biāo)分析,目的是定量分析一個(gè)靶蛋白的底物和/或產(chǎn)品;第二個(gè)條理為代謝輪廓分析,采取針對性的分析技術(shù),對特定代謝經(jīng)過中的構(gòu)造或性質(zhì)相關(guān)的預(yù)設(shè)代謝物系列進(jìn)行定量測定;第三個(gè)條理為代謝指紋/足印,定性并半定量分析細(xì)胞外/細(xì)胞內(nèi)全部代謝物;第四個(gè)條理為代謝組學(xué),定量分析一個(gè)生物系統(tǒng)全部代謝物,但當(dāng)前還難以實(shí)現(xiàn)。作為應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的新興科學(xué),代謝組學(xué)已在藥物毒性和機(jī)理研究[12,13]、微生物和植物研究[14]、疾病診斷和動(dòng)物模型[15,16]、基因功能的說明[17]等領(lǐng)域獲得了較廣泛地應(yīng)用。近來,代謝組學(xué)又在中藥成分的安全性評價(jià)[18]、藥物代謝的分析[19]、毒性基因組學(xué)[20]、營養(yǎng)基因組[21]、藥理代謝組學(xué)[22~24]、整合藥物代謝和系統(tǒng)毒理學(xué)[25,26]等研究方面獲得了新的突破和進(jìn)展。完好的代謝組學(xué)分析的流程包含樣品的制備、數(shù)據(jù)的收集和數(shù)據(jù)的分析及解釋。樣品的制備包含樣品的提取、預(yù)處理和化合物的分離。代謝物通常用水或有機(jī)溶劑(甲醇、己烷等)提取。分析之前,常先用固相微萃取、固相萃取、親和色譜等方法進(jìn)行預(yù)處理,用氣相色譜、液相色譜、毛細(xì)管電泳等方法進(jìn)行化合物的分離。預(yù)處理后,樣品中的代謝產(chǎn)品需要通過適宜的方法進(jìn)行測定。色譜、質(zhì)譜、磁共振、紅外光譜、庫侖分析、紫外吸收、熒光散射、放射性檢測、光散射等分離分析手段及其組合都在代謝組學(xué)的研究中得到應(yīng)用。其中,核磁共振〔nmr〕技術(shù)十分是氫譜以其對含氫代謝產(chǎn)品的普適性,色譜以其高分離度、高通量,質(zhì)譜〔ms〕以其普適性、高靈敏性和特異性而成為最重要的分析工具。代謝組學(xué)研究的后期需借助于生物信息學(xué)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和解釋[27],解讀數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的生物學(xué)意義。最常用的是主成分分析〔pca〕法和偏最小二乘〔pls〕法。但在研究的幾個(gè)步驟中,代謝組學(xué)還存在一些不足。例如,分析手段存在局限性;全部定量分析難以實(shí)現(xiàn),精確性不足;定性經(jīng)過復(fù)雜。針對這些問題,如今的研究者們在研究策略和方法上做著積極的探尋求索和改良。本文就將綜述近年來在代謝組學(xué)研究策略和方法上的最新的研究報(bào)道,并結(jié)合本實(shí)驗(yàn)室的研究進(jìn)行瞻望。2研究策略與方法后基因組時(shí)代諸多組學(xué)的發(fā)展向分析化學(xué)提出了更高層次、更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。對代謝組學(xué),一些關(guān)鍵點(diǎn)的把握顯得尤為主要。首先,代謝組學(xué)的整體分析平臺(tái)的提升是將來代謝組學(xué)研究的關(guān)鍵環(huán)節(jié),這包含:新的復(fù)雜樣品預(yù)處理技術(shù);靈敏、專一、原位、動(dòng)態(tài)、無損、快速的代謝物組檢測、表征與把持技術(shù);代謝物構(gòu)成、構(gòu)造和功能信息獲取的新型技術(shù)和完好的數(shù)據(jù)收集和成像系統(tǒng);有效、快速處理代謝組海量復(fù)雜數(shù)據(jù)的新化學(xué)信息學(xué)方法以及這些技術(shù)和方法學(xué)的原始性創(chuàng)新、學(xué)科間穿插和多維技術(shù)聯(lián)用基本理論研究等。再者,制訂代謝組學(xué)標(biāo)準(zhǔn)(包含方法、信息和數(shù)據(jù)庫),以及實(shí)現(xiàn)代謝組與基因組、轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組等數(shù)據(jù)的整合,是將來代謝組學(xué)研究的一個(gè)關(guān)鍵問題。針對這些關(guān)鍵點(diǎn),代謝組學(xué)的研究策略和方法得到了新的發(fā)展。2.1整合一體化由于現(xiàn)有的分析技術(shù)都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)[28],單獨(dú)使用一種或少數(shù)幾種已經(jīng)很難知足代謝組學(xué)研究的要求。所以整合的策略已經(jīng)成為一個(gè)主要的趨勢,這個(gè)整合不僅包含各種技術(shù)、方法,還包含不同來源的生物樣品〔血液、尿液、糞便等〕。能夠?qū)?dāng)前的整合策略歸納為下面幾個(gè)方面。2.1.1分析技術(shù)的整合這個(gè)整合包含了不同分離技術(shù)、不同的數(shù)據(jù)獲取方式、不同數(shù)據(jù)分析技術(shù)等。這樣能夠到達(dá)分析平臺(tái)優(yōu)勢互補(bǔ),使結(jié)果更完善、精確。在這方面劉昌孝等[29~31]做了一些液相色譜和質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法結(jié)合,應(yīng)用于代謝組學(xué)的研究工作,并對這方面的發(fā)展進(jìn)行了綜述。chen等[32]也利用了整合的思想,提出了一套完好的潛在代謝標(biāo)記物從發(fā)現(xiàn)到定性再到生理意義說明的方法。他們將指紋譜分析、多變量分析、液相串聯(lián)質(zhì)譜〔lcms/ms〕、微制備、傅立葉離子回旋共振質(zhì)譜〔fticrms〕、氣相質(zhì)譜〔gcms〕、數(shù)據(jù)庫檢索、同位素標(biāo)記物比對等方法進(jìn)行了整合,利用整合后的平臺(tái)對糖尿病進(jìn)行代謝組學(xué)分析。先用uplcms收集數(shù)據(jù),經(jīng)數(shù)據(jù)處理后尋找到潛在生物標(biāo)記物,經(jīng)過微制備后,再利用fticrms和gcms進(jìn)行分析,得到精到準(zhǔn)確分子量和氣相保留指數(shù),再結(jié)合碎片分析,通過查詢數(shù)據(jù)庫最終確定標(biāo)記物的構(gòu)成及構(gòu)造。再通過同位素標(biāo)記物的比對,最終明確此化合物并進(jìn)行了生理意義的說明。這個(gè)方法適用于所有進(jìn)行代謝組學(xué)研究的體系,能使標(biāo)記物的鑒定更為可靠和令人信服,為潛在標(biāo)記物的尋找提供了一套標(biāo)準(zhǔn)有效的操作流程。還有人研究了多種離子化方式對代謝組學(xué)研究結(jié)果的影響[33],發(fā)現(xiàn)單用電噴霧離子源〔esi〕的負(fù)離子形式比正負(fù)離子形式相結(jié)合少了90%的離子量,結(jié)合大氣壓化學(xué)電離〔apci〕后,離子量多了20%,而結(jié)合esi、apci、基質(zhì)輔助激光解析電離〔maldi〕和多孔硅外表解吸離子化〔dios〕后,離子量提升了一倍,這在一定水平上代表信息量的增長。除此之外,親和液相色譜、反相液相色譜和氣相色譜的整合[34,35]、nmr與ms的整合[35]、不同填料色譜柱〔如:c8、c18、苯基柱〕的整合研究[36]都有報(bào)道。對于無商品化和不易得到標(biāo)準(zhǔn)品的物質(zhì),lee等[37]在定性分析中使用了絕對淌度和酸解離常數(shù)進(jìn)行輔助解析,這也是整合思想的一個(gè)具體表現(xiàn)出。這些研究都表示清楚,整合策略恰是如今代謝組學(xué)研究策略發(fā)展的一個(gè)主要方向。在數(shù)據(jù)分析技術(shù)上,也具體表現(xiàn)出著整合的思想。由于代謝組學(xué)分析產(chǎn)生的是信息量豐富的多維數(shù)據(jù),因而,需要充足整合化學(xué)計(jì)量學(xué)和多元統(tǒng)計(jì)分析方法等技術(shù),對代謝組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析說明[38]。當(dāng)前在代謝組學(xué)中運(yùn)用較多的包含主成分分析、條理聚類分析(hca)、非線性影射(nlm)等非監(jiān)督分類方法,以及偏最小二乘法判別分析〔plsda)、k近期鄰法(knn)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(nn)等監(jiān)督分類方法。每一種方法都有各自特點(diǎn),通過比較、整合能夠得到更完好的結(jié)果。2.1.2數(shù)據(jù)的整合由于樣品分析手段的多樣性,產(chǎn)生了很多不同的代謝組學(xué)數(shù)據(jù),這需要通過數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法對不同數(shù)據(jù)加以整合,crockford等[39]在進(jìn)行毒理學(xué)研究時(shí),采取了shy〔statisticalheterospectroscopy〕方法對nmr與ms數(shù)據(jù)進(jìn)行了整合,為生物標(biāo)記物的發(fā)現(xiàn)提供了一個(gè)系統(tǒng)生物學(xué)工具。另外,lcms數(shù)據(jù)和gcms數(shù)據(jù)的融合[40]等也有報(bào)道。關(guān)于數(shù)據(jù)的另外一個(gè)整合是指代謝組學(xué)數(shù)據(jù)與其它一些整體研究數(shù)據(jù)之間的整合。隨著現(xiàn)代天然科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展,各種基于整體的研究,如蛋白組學(xué)、代謝組學(xué)、基因組學(xué)等不斷出現(xiàn)并互相穿插,通過整合整體研究數(shù)據(jù)[41~43],能夠更全面和深刻地說明生物網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性,精確理解代謝物與蛋白質(zhì)、代謝物與基因之間的關(guān)系。廖沛球等[44]就在用代謝組學(xué)方法對硝酸釹急性生物效應(yīng)進(jìn)行研究時(shí),將大鼠血清中一些主要的生化指標(biāo)及組織切片光鏡圖分析結(jié)果與代謝組學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)合討論。從數(shù)據(jù)形式上,采取xml通用標(biāo)記語言的質(zhì)譜數(shù)據(jù)可同時(shí)適用于蛋白質(zhì)組和代謝組,同時(shí),在細(xì)胞信號通路等領(lǐng)域有主要作用的系統(tǒng)生物學(xué)標(biāo)記語言sbml也正發(fā)展成xml形式[45];有些研究也采取sysbioom數(shù)據(jù)記錄平臺(tái),將pedro形式的蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)和代謝組數(shù)據(jù)整合至mageom形式的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中[46]。組學(xué)數(shù)據(jù)整合能夠通過代謝網(wǎng)絡(luò)支架(scaffold)分析、建模方法或借用有關(guān)專業(yè)軟件來實(shí)現(xiàn)[47]。yang等[48]利用代謝組學(xué)與蛋白組學(xué)技術(shù),并將兩者相結(jié)合來研究dna免疫調(diào)節(jié)對脂代謝的影響。在毒理分析中,spicker等[49]就用一個(gè)分級模型整合了臨床化學(xué)數(shù)據(jù),基因蛋白表達(dá)數(shù)據(jù)和其他的一些數(shù)據(jù)。由此看來,對于很多復(fù)雜的體系,單一內(nèi)容的數(shù)據(jù)已經(jīng)很難精確反映出體系的性質(zhì)和變化,這就需要愈加看重采取多種數(shù)據(jù)來共同研究問題、解釋問題。這樣得出的結(jié)果更全面、更精確。2.1.3研究對象的整合通過整合代謝組學(xué)(integratedmetabonomics)方法,同時(shí)對機(jī)體中不同來源的生物樣品(尿樣、血樣、組織樣等)進(jìn)行代謝組學(xué)分析、數(shù)據(jù)比較和綜合評價(jià),能夠使代謝組學(xué)的結(jié)果更完好、更精確[50]。nicholson實(shí)驗(yàn)組[51]將血樣、尿樣和肝臟組織樣品分別進(jìn)行代謝組學(xué)研究,將研究結(jié)果整合來進(jìn)行毒理研究,得到了更好的研究結(jié)果。saric等[52]進(jìn)行了糞便代謝組學(xué)研究,研究揭示了糞便代謝組群的種類變化與腸胃功能的關(guān)系。一些研究者還對大鼠毛發(fā)進(jìn)行代謝組學(xué)分析[34],表示清楚毛發(fā)在尋找生物標(biāo)記物上也有主要作用。2.2定量化從代謝組學(xué)的各個(gè)條理的定義不難看出,定量是人們尋求的一個(gè)較高的目的。lee等[53]在研究壬基苯酚毒性作用時(shí),就比照了有目的定量研究〔針對雌激素、雄激素、腎上腺皮質(zhì)激素〕和無目的代謝指紋譜分析的結(jié)果,他們發(fā)現(xiàn)無目的、無精確定量的代謝組學(xué)研究結(jié)果只揭示毒性作用與作用量有關(guān)系。而有了精確定量后,毒性作用還表現(xiàn)出了與作用時(shí)間的相關(guān)性。代謝組學(xué)一直朝著全面定量努力。wang等[54]在代謝組學(xué)研究中就特別重視量的概念,在神經(jīng)管畸形的研究中,他們根據(jù)先驗(yàn)知識鎖定了一碳代謝循環(huán)通路,定量了11種物質(zhì),同時(shí),也對同一樣品進(jìn)行代謝指紋譜分析,將定量結(jié)果參加到指紋譜結(jié)果中進(jìn)行問題的說明。在糖尿病腎病研究中,整合了磷脂類、脂肪酸類、氨基酸類、核苷類和激素類五大代謝循環(huán)輪廓譜,定量了百余種物質(zhì),將這些再與指紋譜結(jié)合,將使代謝組學(xué)的研究更全面,更可信,有可能更清楚明晰地去研究疾病的機(jī)理,到達(dá)疾病預(yù)警,指點(diǎn)并評價(jià)治療的目的。隨側(cè)重視水平的增長,很多新的定量策略和方法都被提出并得到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。對于定量,內(nèi)標(biāo)的使用是一個(gè)主要的手段,上文提到的毒性研究實(shí)驗(yàn)就是采取雌二醇d4為內(nèi)標(biāo)來定量。另外,bajad等[55]在用lcms/ms分析時(shí),同時(shí)使用非同位素內(nèi)標(biāo)和同位素內(nèi)標(biāo)來實(shí)現(xiàn)定量,共定量了141種化合物,其中包括了氨基酸和核苷酸代謝的很多相關(guān)物質(zhì)。能夠說,內(nèi)標(biāo)的使用不只能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)校準(zhǔn),還能夠輔助定量。近期,weljie等[56]提出一種用于nmr進(jìn)行代謝組學(xué)研究的定量方法,叫做靶標(biāo)輪廓法,他們利用很多種純品的光譜數(shù)據(jù)建模,進(jìn)而建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫,通過檢索比對來鑒定并定量代謝物,這個(gè)方法解決了低濃度物質(zhì)和重疊區(qū)物質(zhì)的定性定量問題。同位素比率的方法用于代謝組學(xué)定量是一種較新的嘗試,huang等[57]在使用二維氣相飛行時(shí)間質(zhì)譜進(jìn)行分析時(shí),用d6標(biāo)記的mtbstfa作為衍生化試劑對分析物進(jìn)行衍生化,再根據(jù)同位素比率對分析物進(jìn)行定量。通過對各種定量新方法的比較,能夠看出,使用內(nèi)標(biāo)進(jìn)行定量的方法會(huì)有鑒定方便,定量精確的優(yōu)點(diǎn),比較適用于那些構(gòu)造非常清楚,內(nèi)標(biāo)物比較易得的物質(zhì)的定量,而建模型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索比對的方法的優(yōu)點(diǎn)是比較簡便,成本較低,但精確性有所欠缺。在實(shí)際研究中,應(yīng)該根據(jù)每個(gè)研究對象的不同特點(diǎn)進(jìn)行選擇。2.3標(biāo)準(zhǔn)化由于代謝組學(xué)分析技術(shù)和操作條件的多樣化,使得大量產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和結(jié)果缺乏規(guī)范性,這給代謝組學(xué)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、查詢、比較、分享和整合等帶來眾多不便。這就需要研究者對一整套的經(jīng)過進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。首先,在生物樣品的采集、滅活和儲(chǔ)存上,大多研究者就已經(jīng)根據(jù)一些標(biāo)準(zhǔn)化程序來做。其次,在樣品的前處理上,alzweiri等[58]系統(tǒng)地比較了乙腈、丙酮、甲醇和乙醇的除血樣中蛋白和尿中的鹽效果,為建立標(biāo)準(zhǔn)化前處理方法提供一些根據(jù)。在樣品分析上,內(nèi)標(biāo)的使用就在一個(gè)更小條理的標(biāo)準(zhǔn)化上起到了一定作用。當(dāng)前,最重要的標(biāo)準(zhǔn)化還是針對于數(shù)據(jù)的處理。代謝組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化也開始嘗試類似轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)的方法[59],詳細(xì)地規(guī)定有關(guān)實(shí)驗(yàn)和分析方法的數(shù)據(jù)格式和需要信息。如bino等[60]提出了miamet的代謝物組學(xué)數(shù)據(jù)形式,牽涉實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、樣品采集、處理和分析等各環(huán)節(jié);基于miamet,jenkins等[61]提出了更為細(xì)致和完好的基于gcms的植物代謝物組學(xué)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)armet;kell等[62]采取xml標(biāo)記語言,可將信息標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)展到包含應(yīng)用nmr和ms等技術(shù)的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)中。代謝組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化工作需要科研、企業(yè)及機(jī)構(gòu)等多方面力量共同參與。在這方面,提倡者之一的smrs工作組發(fā)揮了主要作用[63],該小組已制定和發(fā)布了有關(guān)代謝組分析方法的標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告的具體草案[64]。2.4新的分析方法2.4.1樣品預(yù)處理樣品預(yù)處理是代謝組學(xué)研究中的主要內(nèi)容[65,66]。基于代謝組分析的系統(tǒng)性,整個(gè)樣品處理和分析經(jīng)過應(yīng)盡可能保留和具體表現(xiàn)出樣品中完好的代謝物組分信息,所以樣品的預(yù)處理就顯得尤為主要。很多研究工作也聚焦在了新的預(yù)處理方法上。webbrobertson等[67]在尿液預(yù)處理時(shí),參加疊氮化鈉,來防止細(xì)菌污染;在氣相色譜質(zhì)譜研究中,相轉(zhuǎn)移催化技術(shù)(ptc)能夠使分析物與離子對試劑構(gòu)成離子對,利用它在有機(jī)相中溶解性好的特點(diǎn),提升衍生化效率[68]。kind等[69]在尿液與處理上,采取尿素酶分解了尿中含量很高的尿素,與不進(jìn)行此預(yù)處理的尿液相比,這種方法使一些被掩蓋的信息表現(xiàn)出來。2.4.2樣品分析現(xiàn)前階段,樣品分析和數(shù)據(jù)收集重要采取nmr和ms兩種方法。其中,nmr技術(shù),十分是新發(fā)展的高分辨魔角旋轉(zhuǎn)、活體磁共振波譜和磁共振成像等技術(shù)使nmr成了代謝組學(xué)研究領(lǐng)域最重要的分析技術(shù)之一[70];而現(xiàn)代ms技術(shù)也以其高靈敏度和專屬性的優(yōu)勢而在代謝組學(xué)研究中備受喜愛。一些應(yīng)用于代謝組學(xué)研究的新技術(shù)也出如今這些相關(guān)領(lǐng)域中。超高效液相色譜/高分辨飛行時(shí)間質(zhì)譜(uplc/tofms)技術(shù)及聯(lián)機(jī)的markerlynx自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理軟件早已運(yùn)用到了研究中,為代謝組學(xué)研究提供了從樣品分析到數(shù)據(jù)分析全經(jīng)過的整體解決方案[71]。fticrms具有超高分辨率和精確度,能夠裝備大氣壓電離(apci)、納升級電噴霧(nanoesi)和maldi等各種離子源,在代謝組學(xué)研究,尤其是未知物確定上發(fā)揮了很大的作用[72~74];在代謝指紋的快速掃描中,直接輸注質(zhì)譜法的應(yīng)用日趨廣泛[75,76];電噴霧解吸電離(desi)的質(zhì)譜技術(shù)(ambientms)[77~79]基于多孔硅外表的解吸離子化技術(shù)(dios),突出特點(diǎn)是在常壓下能將外表吸附的分析物進(jìn)行解吸電離,這樣就避免了樣品預(yù)處理和基質(zhì)背景干擾,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)ms對復(fù)雜樣品進(jìn)行原位、高通量、非毀壞的分析,獲得更直接和全面的樣品信息[80]。wang等[81]自立研發(fā)了一套全自動(dòng)親水色譜柱/反相色譜柱加和轉(zhuǎn)換的液質(zhì)聯(lián)用體系,進(jìn)而將極性大的化合物進(jìn)行了更細(xì)致分離,擴(kuò)大了信息量,有助于全面精確衡量代謝情況。這套體系合適用于任何復(fù)雜生物樣本的分析中,能簡單而有效地完成極性范圍很寬的不同物質(zhì)的分離分析。enke等[82]在飛行時(shí)間質(zhì)譜〔tofms〕的基礎(chǔ)上發(fā)展了一套新分析技術(shù),稱為飛行間隔質(zhì)譜〔dofms〕,它的分辨率可與四極桿和離子阱相媲美,而且還堅(jiān)持了tofms的優(yōu)點(diǎn),并提升了信噪比和動(dòng)態(tài)學(xué)應(yīng)用范圍。在氣相研究中,研究者創(chuàng)新地使用了纖維填充毛細(xì)管柱[68],它的耐高溫性能擴(kuò)展了氣相色譜的使用范圍。2.4.3數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)處理的一些新的方法開發(fā)和應(yīng)用,有力地推動(dòng)了代謝組學(xué)的發(fā)展。saude等[83]根據(jù)不同代謝物和內(nèi)標(biāo)物的不同縱向弛豫率,得到校正因子,對代謝物的定量結(jié)果進(jìn)行校正,大大提升了定量精確率;yang等[84]發(fā)展了一種峰校準(zhǔn)算法,他們先定義了一系列響應(yīng)比較強(qiáng)的峰,將保留時(shí)間劃分為幾個(gè)區(qū)間,對各個(gè)區(qū)間進(jìn)行校準(zhǔn),并在肝病代謝組學(xué)研究中得到應(yīng)用。oh等[85]開發(fā)了一個(gè)新的信息處理軟件包,能夠在樣品數(shù)據(jù)中尋找同種代謝物產(chǎn)生的峰,并能消除雜峰〔如污染物的峰〕,他們還用混合標(biāo)準(zhǔn)品和血樣加標(biāo)驗(yàn)證了軟件精確性。在以gcms進(jìn)行植物實(shí)驗(yàn)分類學(xué)研究中,splot作為一個(gè)能反映出代謝物與分類模型之間的共方差和相關(guān)性的工具,被用于鑒別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義和生理學(xué)意義的代謝物[86]。還有svd在線性最小二乘基礎(chǔ)上的使用,能在一定水平上削弱峰重疊對峰指認(rèn)和定量的影響[87];mzmine和xcms能對保留時(shí)間進(jìn)行校準(zhǔn)[69]。這些方法的目的都是盡量減小分析中產(chǎn)生的誤差,使結(jié)果更精確。3瞻望當(dāng)前,國內(nèi)外很多研究者都在進(jìn)行代謝組學(xué)研究,代謝組學(xué)應(yīng)用的范圍和領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大。但這些研究仍然存在了很多問題亟待解決。〔1〕在代謝全譜分析中缺乏量的概念。在這個(gè)問題上,我們通過這幾年對代謝組學(xué)進(jìn)行的研究,也提出了自己的一些策略和思想,首先是將代謝指紋譜與定量進(jìn)行了結(jié)合,稱之為定量代謝指紋譜技術(shù)。這個(gè)結(jié)合包括了兩個(gè)條理,一個(gè)是數(shù)據(jù)收集技術(shù)上的結(jié)合;一個(gè)是數(shù)據(jù)分析技術(shù)上的結(jié)合。這樣的結(jié)合能實(shí)現(xiàn)指紋譜與定量優(yōu)勢互補(bǔ),將更清楚明晰、更全面、更精確地反映研究對象的代謝情況?!?〕固然代謝組學(xué)強(qiáng)調(diào)無歧視分析,但對于任何一個(gè)體系,都按代謝組學(xué)慣例步驟按部就班地進(jìn)行分析,往往最終都沒有得到有用的結(jié)果。針對這個(gè)問題,我們以為要看重先驗(yàn)知識的主要性,了解哪些代謝循環(huán)、代謝物質(zhì)最可能與研究體系相關(guān),利用這樣的先驗(yàn)知識指點(diǎn)代謝組學(xué)分離分析條件的優(yōu)化、潛在生物標(biāo)記物的鑒定,將大大提升代謝組學(xué)研究的效率,并能很好地避免研究重心偏離的情況?!?〕生物標(biāo)記物的尋找單一而片面。十分是對于疾病的研究,以前不太看重代謝、蛋白、基因數(shù)據(jù)與臨床數(shù)據(jù)的結(jié)合,各個(gè)方面的研究者就在自己的研究數(shù)據(jù)中進(jìn)行發(fā)掘,以此來尋找標(biāo)記物,探尋機(jī)理。但理論證明,這樣得出的結(jié)果都會(huì)有片面性,缺乏說服力。在這個(gè)問題上,應(yīng)該強(qiáng)調(diào)代謝組學(xué)數(shù)據(jù)與其它數(shù)據(jù)的結(jié)合,十分是臨床相關(guān)數(shù)據(jù),以此來發(fā)現(xiàn)包括了不同數(shù)據(jù)內(nèi)容的復(fù)合生物標(biāo)記物,這也是今后代謝組學(xué)發(fā)展的一個(gè)主要方面,同時(shí),這也為生物代謝或臨床表型多樣性研究[88]提供更可靠的方法和工具。雖然存在很多的問題,但也看到了在研究策略上整合一體化、標(biāo)準(zhǔn)化、定量化的趨勢,而且看到了在問題導(dǎo)向下的新技術(shù)的不斷涌現(xiàn),這都將推動(dòng)代謝組學(xué)不斷連續(xù)發(fā)展。相信隨著關(guān)注度的提升、人力和物力的不斷投入及應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大,代謝組學(xué)必將得到更為穩(wěn)健的發(fā)展?!疽韵聻閰⒖嘉墨I(xiàn)】1nicholsonjk,lindonjc,holmese.xenobiotica,1999,29(11):1181~11892horningmg,murakamis,horningec.am.j.clin.nutr.,1971,24(9):1086~10963nicholsonjk,connellyj,lindonjc,holmese.nat.rev.drugdiscov.,2002,1(2):153~1614brindlejt,anttih,holmese,tranterg,nicholsonjk,bethellhwl,clarkes,schofieldpm,mckilligine,mosedalede,graingerdj.nat.med.,2002,8(12):1439~14445holmese,anttih.analyst,2002,127(12):1549~15576fiehno.phytochemistry,2003,62(6):875~8867fiehno.plantmol.biol.,2002,48(1/2):155~1718allenj,daveyhm,broadhurstd,healdjk,rowlandjj,oliversg,kelldb.nat.biotechnol.,2003,21(6):692~6969nielsenj,olivers.trendsbiotechnol.,2005,23(11):544~54610villasboassg,hojerpedersenj,akessonm,smedsgaardj,nielsenj.yeast,2005,22(14):1155~116911villasboassg,mass,akessonm,smedsgaardj,nielsenj.massspectrom.rev.,2005,24(5):613~64612lindonjc,keunhc,ebbelstmd,pearcejmt,holmese,nicholsonjk.pharmacogenomics,2005,6(7):691~69913keunhc.pharmacol.therapeut.,2006,109(1/2):92~10614d.,2005,68(12):1813~182015chenmj,zhaolp,teomeres.,2005,4(6):2391~239616gersztenre,wangtj.nature,2008,451:949~95217catchpolegs,beckmannm,enotdp,mondhem,zywickib,taylorj,hardyn,smitha,kingrd,kelldb,fiehno,draperj.p.natl.acad.sci.usa,2005,102(40):14458~1446218chenmj,summ,zhaolp,jiangj,liup,chengjy,laiyj,liuym,teomeres.,2006,5(4):995~100219idborgh,edlundpo,jacobssonsp.rapidcommun.massspectrom.,2004,18(9):944~95420castleal,carvermr,mendrickdl.drugdiscov.today,2002,7(13):728~73621mullerm,kerstens.nat.rev.genet.,2003,4(4):315~32222claytonta,lindonjc,cloareco,anttih,charuelc,hantong,provostjp,lenetjl,bakerd,walleyrj,everettjr,nicholsonjk.nature,2006,440(7087):1073~107723nebertdw,veselles.trendspharmacol.sci.,2006,27(11):580~58624lindonjc,holmese,nicholsonjk.pharm.res.,2006,23(6):1075~108825watersmd,fosteljm.nat.rev.genet.,2004,5(12):936~94826ekinss.j.pharmacol.toxicol.methods,2006,53(1):38~6627lindonjc,holmese,nicholsonjk.anal.chem.,2003,75(17)384a~391a28weckwerthw,morgenthalk.drugdiscov.today,2005,10(22):1551~155829xieyuesheng〔謝躍生〕,panguixiang〔潘桂湘〕,gaoxiumei〔高秀梅〕,liuchangxiao〔劉昌孝〕.chinesej.anal.chem.(分析化學(xué)),2006,34〔11〕:1100~110630liwei〔李偉〕,hanjianping〔韓建平〕,gaojun〔高鈞〕,liuchangxiao〔劉昌孝〕.chinesej.anal.chem.(分析化學(xué)),2006,35〔12〕:1798~180031linyanping〔林艷萍〕,siduanyun〔司端運(yùn)〕,liuchangxiao〔劉昌孝〕.chinesej.anal.chem.(分析化學(xué)),2007,35〔10〕:1535~154032chenj,zhaox,fritschej,yinp,schmittkopplinp,wangw,lux,haringhu,schleichered,lehmannr,xugw.anal.chem.,2008,80:1280~128933nordstroma,wante,northent,lehtioj,siuzdakg.anal.chem.,2008,80:421~42934inagakis,nodat,minjz.j.chromatogr.a,2007,1176:94~9935godejohannm.j.chromatogr.a,2007,1156:87~9336brucesj,jonssonp,anttih,cloareco,tryggj,marklundsl,moritzt.anal.biochem.,2008,372:237~24937leer,ptolemyas,niewczasl,britzmckibbinp.anal.chem.,2007,79:403~41538tryggj,holmese,teomeres.,2007,6(2):469~47939crockforddj,holmese,lindonjc,plumbrs,zirahs,brucesj,rainvillep,stumpfcl,nicholsonjk.anal.chem.,2006,78(2):363~37140smildeak,vanderwerfmj,bijlsmas,vanderwerffvandervatbjc,jellemarh.anal.chem.,2005,77(20):6729~673641lafayea,junotc,pereiray,lagnielg,tabetjc,ezane,labarrej.j.biol.chem.,2005,280(26):24723~2473042ippolitoje,xuj,jainsj,moulderk,mennericks,crowleyjr,townsendrr,gordonji.p.natl.acad.sci.usa,2005,102(28):9901~990643morgenthalk,wienkoops,wolschinf,weckwerthw.methodsmol.biol.,2007,358:57~7544liaopeiqiu〔廖沛球〕,zhangxiaoyu〔張曉宇〕,weilai〔魏來〕,liweisheng〔李偉生〕,wuyijie〔吳亦潔〕,lixiaojing〔李曉晶〕,nijiazuan〔倪嘉纘〕,peifengkui〔裴奉奎〕.chinesej.anal.chem.(分析化學(xué)),2008,36〔4〕:426~43245huckam,finneya,saurohm,bolourih,doylejc,kitanoh,arkinap,bornsteinbj,brayd,cornishbowdena,cuellaraa,dronovs,gillesed,ginkelm,gorv,goryaninii,hedleywj,hodgmantc,hofmeyrjh,hunterpj,jutyns,kasbergerjl,kremlinga,kummeru,lenoveren,loewlm,luciod,mendesp,minche,mjolsnessed,nakayamay,nelsonmr,nielsenpf,sakuradat,schaffjc,shapirobe,shimizuts,spencehd,stellingj,takahashik,tomitam,wagnerj,wangj.bioinformatics,2003,19(4):524~53146xirasagars,gustafsons,merrickba,tomerkb,stasiewiczs,chandd,yostkj,yatesjr,sumners,xiaonq,watersmd.bioinformatics,2004,20(13):2004~201547joycear,palssonbo.nat.rev.mol.cellbio.,2006,7(3):198~21048yangf,yansk,wangf,hey,guoyj,zhouq,wangy,zhangxy,zhangwd,teomeres.,2008,7(6):741~74849spickerjs,brunaks,frederiksenks,tofth.toxicol.sci.,2008,102(2):444~45450watersnj,holmese,williamsa,waterfieldcj,farrantrd,nicholsonjk.chem.res.toxicol.,2001,14(10):1401~141251watersnj,waterfieldcj,farrantrd,holmese,teomeres.,2006,5(6):1448~145952saricj,wangyl,lij,coenm,utzingerj,marchesijr,keiserj,veselkovk,lindonjc,nicholsonjk,teomeres.,2008,7(01):352~36053leesh,woohm,jungbh,leejg,kwonos,pyohs,choimh,chungbc.anal.chem.,2007,79:102~11054wangy,zhanghy,liangql,yanghh,wangym,liuqf,hup,zhengxy,songxm,cheng,zhangt,wujx,luoga.j.chromatogr.b,2008,863(1):94~10055bajadsu,luwy,kimballeh,yuanj,petersonc,rabinowitzjd.j.chromatogr.a,2006,1125:76~8856weljieam,newtonj,mercierp,carlsone,slupskycm.anal.chem.,2006,78:4430~444257huangxd,regnierfe.anal.chem.,2008,80:107~11458alzweirim,watsondg,robertsonc,sillsgj,parkinsonja.talanta,2008,74:1060~106559quackenbushj.nat.biotechnol.,2004,22(5):613~61460binorj,hallrd,fiehno,kopkaj,saitok,draperj,nikolaubj,mendesp,roessnertunaliu,bealemh,tretheweyrn,langebm,wurtelees,sumnerlw.trendsplantsci.,2004,9(9):418~42561jenkinsh,hardyn,beckmannm,draperj,smithar,taylorj,fiehno,goodacrer,binorj,hallr,kopkaj,lanega,langebm,liujr,mendesp,nikolaubj,oliversg,patonnw,rhees,roessnertunaliu,saitok,smedsgaardj,sumnerlw,wangt,walshs,wurtelees,kelldb.nat.biotechnol.,2004,22(12):1601~160662kelldb,brownm,daveyhm,dunnwb,spasici,oliversg.nat.rev.microbiol.,2005,3(7):557~56563castleal,fiehno,kaddurahdaoukr,lindonjc.briefbioinform.,2006,7(2):159~16564lindonjc,nicholsonjk,holmese,keunhc,craiga,pearcejtm,brucesj,hardyn,sansonesa,anttih,jonssonp,daykinc,navarangem,begerrd,verheijer,amberga,baunsgaardd,cantorgh,lehmanmckeemanl,earllm,wolds,johanssone,haseldenjn,kramerk,thomasc,lindbergj,schuppekoistineni,wilsonid,reilymd,robertsondg,sennh,krotzkya,kochhars,powellj,vanderouderaaf,plumbr,schaeferh,spraulm.nat.biotechnol.,2005,23(7):833~83865brownsae,simpsonaj,simpsonmj.environ.toxicol.chem.,2008,27(4):828~83666lauridsenm,hansensh,jaroszewskijw,cornettc.anal.chem.,2007,79(3):1181~118667webbrobertsonbjm,lowryadf,jarmankh,harbosj,mengqr,fuciarelliaf,poundsjg,leekm.j.pharm.biomed.anal.,2005,39:830~83668kaale,janssenhg.j.chromatogr.a,2008,1184:43~6069kindt,tolstikovv,fiehnoetal.anal.biochem.,2007,363:185~19570bollardme,stanleyeg,lindonjc,nicholsonjk,holmese.nmrbiomed.,2005,18(

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