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文檔簡介

1、代謝組學(xué)概述,目錄,3 樣品預(yù)處理與提取,4 代謝物檢測技術(shù),匯報內(nèi)容,5 數(shù)據(jù)處理方法,6 研究計劃,2 研究對象,1 背景、概念和意義,背景 概念 意義,對基因、mRNA、蛋白質(zhì)的研究催生了基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)。這些組學(xué)描述的內(nèi)容是可能發(fā)生的事件,受到諸多環(huán)境、飲食、年齡等因素的影響,且會有平衡和反饋機制,這些可能的事件并不一定發(fā)生。,小分子的產(chǎn)生和代謝才是這一系列事件的最終結(jié)果; 其它組學(xué)所起的改變會在代謝層面放大,更靈敏; 代謝物結(jié)構(gòu)與功能清楚,數(shù)量少,更容易解釋其機理變化。,研究背景與意義優(yōu)勢,代謝組,代謝組學(xué),環(huán)境 代謝組學(xué),利用代謝組學(xué)技術(shù)探討生物有機體與生態(tài)環(huán)境之間相

2、互作用的一門學(xué)科,著重于研究生物體應(yīng)對環(huán)境影響因素的代謝變化。,研究生物體系受外部刺激所產(chǎn)生的所有代謝產(chǎn)物變化的科學(xué),反映的是外界刺激或遺傳修飾的細胞或組織的代謝應(yīng)答變化。,一個細胞、組織、器官或者一個生物體中在某一特定狀態(tài)下的所有內(nèi)源性小分子代謝產(chǎn)物的集合,如氨基酸、糖、有機酸、脂肪酸、核苷、核苷酸等。,研究背景與意義基本概念,只有第4層次才是真正意義上的代謝組學(xué)研究。目前,代謝組學(xué)的最終目標(biāo)還是不可完成的任務(wù)。,研究背景與意義相關(guān)分類,定性并半定量分析生物樣品中全部代謝物,研究背景與意義應(yīng)用,毒物與細胞或組織相互作用,內(nèi)源性代謝物質(zhì)比例、濃度變化,輕微時,與體液交換組成進行代謝調(diào)控,應(yīng)用現(xiàn)

3、代分析手段定性和定量研究內(nèi)源性代謝產(chǎn)物,分析生物體內(nèi)在毒物作用前后代謝產(chǎn)物圖譜的變化,識別毒物靶標(biāo)、劑量關(guān)系、毒性作用機制和生物標(biāo)志物,劇烈時,動態(tài)平衡徹底喪失,體液中出現(xiàn)毒性生物標(biāo)志物,研究背景與意義原理,研究流程,研究流程,模式識別和統(tǒng)計分析,如PCA、PLS-DA、OPLS-DA等。,解析與機體生理病理有關(guān)的生化過程。,應(yīng)用較多,研究流程實驗對象,血、尿、唾液、眼淚、精液、羊水、腦脊液以及各種腺體的分泌液(膽汁、胰液、腸液),心、肝、脾、肺、腎、肌肉、骨骼、脊髓、腦組織,動植物細胞、酵母細胞、細菌、真菌、病毒個體,血液被認(rèn)為是最具研究價值的一種體液,含有多種代謝物,能夠較為全面反映生物體

4、的代謝狀況。尿液與腎有著密切聯(lián)系,同時機體代謝、疾病等情況,也會造成尿液中化學(xué)組成的改變。肝是進行代謝的主要場所。因此血、尿、肝組織的整合分析在代謝組學(xué)研究中發(fā)揮著重要作用。,糞便等,研究流程樣本來源,研究流程樣品預(yù)處理與提取,除了核磁共振NMR和普通的GC/MS、LC/MS之外,用于代謝組學(xué)的分析技術(shù)還有氣相色譜-飛行時間質(zhì)譜、超高效液相色譜-飛行時間質(zhì)譜、傅里葉變換質(zhì)譜、傅立葉離子回旋共振-質(zhì)譜和毛細管電泳-質(zhì)譜聯(lián)用等。由于代謝產(chǎn)物和生物體系的復(fù)雜性,至今為止,尚無一種能滿足所有要求的代謝組學(xué)分析技術(shù) 。只有通過組合不同的分析技術(shù)才能夠比較全面準(zhǔn)確地測定代謝組內(nèi)容。,常用的代謝組學(xué)分析技術(shù)

5、比較,研究流程檢測技術(shù),提高NMR靈敏度,分析注意事項,GC/MS衍生化,主要衍生化試劑是硅烷化試劑MSTFA和BSTFA,三甲基氯硅烷可用作衍生化催化劑,常溶于吡啶中,使用超高磁場強度的核磁共振波譜儀、使用冷凍到4.5 K的探針、使用二維核磁技術(shù)、用CPMG(CarrPurcellMeiboomGill)自旋回波序列消除蛋白質(zhì)類大分子物質(zhì)的干擾,研究流程檢測技術(shù),研究流程數(shù)據(jù)預(yù)處理,PCA應(yīng)用最廣泛,其將復(fù)雜的數(shù)據(jù)降到一個低維空間,以分類圖的形式顯示出來,能夠獲得研究對象的可視化總覽,而不受其他人為因素的影響。,為了在差異較為細小時獲得更為準(zhǔn)確的結(jié)果,偏最小二乘法-判別分析PLS-DA 根據(jù)

6、樣本間的預(yù)設(shè)分類標(biāo)準(zhǔn)來統(tǒng)計與建模。OPLS-DA是先采用濾噪技術(shù)正交信號校正來濾掉由與實驗?zāi)康牟幌嚓P(guān)的因素所引起的代謝變化再進行PLS-DA。還需要驗證模型的有效性和顯著性。,研究流程多元數(shù)據(jù)分析,SIMCA-P (Umetrics AB, Ume, Sweden),分析的結(jié)果以得分圖表示樣本的分離聚合情況,以載荷圖表示樣本之間分類的差異變量。將載荷圖與得分圖對應(yīng)起來看,就可以發(fā)現(xiàn)在與樣本分類聚集相應(yīng)的方向上,那些離原點越遠的變量(相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)也越大),對分類的貢獻越大。將這些變量所對應(yīng)的譜峰與代謝物數(shù)據(jù)庫進行比較確定它是什么代謝物,進而推斷機制,并有可能找到生物標(biāo)志物。,研究流程多元數(shù)據(jù)分析,文獻中

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