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代谢组学及其发展 摘要：代谢组学是上世纪九十年代中期发展起来的一门新兴学科，是系统生物学的重要组成部分。它是关于生物体系内源代谢物质种类、数量及其变化规律的科学，研究生物整体、系统或器官的内源性代谢物质及其所受内在或外在因素的影响。 关键词：代谢组学，研究方法，组学运用，中药学 　1 代谢组学 代谢组学(metabonomics/metabolomics)是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式，是系统生物学的组成部分。其研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。先进分析检测技术结合模式识别和专家系统等计算分析方法是代谢组学研究的基本方法。 代谢组学的研究方法 研究范围 代谢组学主要研究的是作为各种代谢路径的底物和产物的小分子代谢物（MW1000）。在食品安全领域，利用代谢组学工具发现农兽药等在动植物体内的相关生物标志物也是一个热点领。其样品主要是动植物的细胞和组织的提取液。 2．2常用的分析技术 主要技术手段是代谢组学以液相色谱一质谱(LC．MS)、气相色谱-质谱(GC．Ms)、核磁共振谱(NMR)等方法为主要研究手段[1.2.3]，其中以NMR为主。通过检测一系列样品的NMR 谱图，再结合模式识别方法，可以判断出生物体的病理生理状态，并有可能找出与之相关的生物标志物（biomarker）。为相关预警信号提供一个预知平台。 据不同的研究对象和研究目的，Fiehn 将生物体系的代谢产物分析分为4个层次：(1)代谢物靶标分析对某个或某几个特定组分的分析。在这个层次中，需要采取一定的预处理技术除掉干扰物，以提高检测的灵敏度。(2)代谢轮廓(谱)分析对少数所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，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。进行代谢轮廓(谱)分析时，可以充分利用这一类化合物的特有的化学性质，在样品的预处理和检测过程中，采用特定的技术来完成。(3)代谢组学是在限定条件下对特定生物样品中所有内源性代谢组分的定性和定量分析。进行代谢组学研究时，样品的预处理和检测技术必须满足对所有的代谢组分具有高灵敏度、高选择性、高通量的要求，而且基体干扰要小。代谢组学涉及的数据量非常大，因此需要有能对其数据进行解析的化学计量学技术。代谢组学的最终目标是解析所有的可见峰。(4)代谢指纹分析不具体鉴定单一组分，而是通过比较代谢物指纹图谱的差异对样品进行快速分类。 2.3数据处理平台 应用NMR或MS得到的代谢组学数据是海量的多变量数据信息，需要利用模式识别(PR，pattern recognition)技术进行多元数据分析，将数据降维，然后对样本分类或寻找生物标志物(biomarker)，用来解释代谢表型(metabolic phenotypes)与基因变异或外界刺激(如疾病或药物)的关系。用的模式识别技术包括无监督(unsupervised)方法和有监督(supervised)方法两类。无监督方法应用在此领域的方法有：主成分分析（principal components analysis PCA)[3 6 12 13] 非线性映射（nonlinear mapping,NLM)[10] 簇类分析（hierarchical cluster analysis,HCA)[5] 有监督学习方法应用于该领域的主要是基于PCA、偏最小二乘法(partial least squares,PLS)、神经网络(neural network,NN)的改进方法，常用的有SIMCA(soft independent modeling of class analogy)[8 9 11]和偏最小二乘法-显著性分析(PLS-discriminant analysis,PLS-DA)[4 7 11 13]. 研究技术手段 ：自连接质谱与核磁共振检测器的Bruker接口诞生后，MS与NMR构成了在线组合系统，集合了3种检测技术的优势，能够提供综合的结构化数据[14]|。该组合技术既发挥了各单项技术的优势又克服了各技术单独使用时的缺陷。带有CryoFlowPmbes删流动进样探头的HPLC—DAD—MS—SPE—NMR成为复杂生物样本中未知化合物结构鉴定最为有效的手段之一[15]. 数据处理方法整合运用：数据的整合可以通过多种途径在不同水平上实现，需要特殊的统计方法和对多种模式识别方法的运用[16]。多谱学统计(Statisticalheterospeetroscopy，SHY)是针对复杂样本的多种谱图数据建立的一种新型统计方法[17]。 代谢组学的发展史 3.1 代谢组学（metabolomics）的出现是生命科学研究的必