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靶向和非靶向代謝組分析技術區(qū)別

更新時間:2023-09-11      點擊次數:2144

代謝組學是生物體內生化反應的集合,是生命維持生命的物質基礎,是研究生命活動的重要基礎。代謝組學是基于高通量分析和生物信息學技術,研究生命在內、外環(huán)境影響下的內源代謝活動,包括代謝物的類型、數量和變化的檢測和分析,從而研究集體生命?;顒影l(fā)生和發(fā)展的本質。

代謝物是生物過程的最終產物,其狀態(tài)變化可以準確反映細胞功能的變化。研究表明,包括癌癥在內的多種疾病,如肝病、腎病、心血管和神經系統疾病等,都與細胞內代謝狀態(tài)變化引起的生理紊亂或細胞功能喪失有關。代謝組學已成為后基因組學時代功能基因組學的研究工具,大規(guī)模篩選新生物標志物用于疾病早期預測、診斷和分型的重要手段,以及精準醫(yī)療的重要技術手段之一。

代謝組學優(yōu)勢

代謝物種類和數量的變化易于檢測;
與基因組學、蛋白質組學相比,技術手段更簡單;
與基因組學和蛋白質組學相比,代謝物數量少,易于檢測、驗證和分析;
代謝水平的變化可以實時揭示機體的生理和病理狀態(tài)。

代謝組學分類

根據研究目的不同,代謝組學又可分為非靶向代謝組學和靶向代謝組學。

非靶向代謝組學是指利用LC-MS、GC-MS、NMR技術對所有小分子代謝物(主要是細胞、組織、器官或生物體中刺激或擾動前后)進行公正的檢測。通過生物信息學分析篩選相對分子質量小于1000Da的內源性小分子化合物的動態(tài)變化,并進行差異代謝物的通路分析,揭示其變化的生理機制。

靶向代謝組學是對特定類別代謝物的研究和分析。兩者各有優(yōu)缺點,常聯合使用用于差異代謝物的發(fā)現和定量,以及對后續(xù)代謝分子標志物的深入研究和分析,應用于食品鑒定、疾病研究、動物模型驗證等和生物標志物發(fā)現。在疾病診斷、藥物研發(fā)、藥物篩選、藥物評價、臨床研究、植物代謝研究、微生物代謝研究等方面發(fā)揮著重要作用。
代謝組學應用方向

1.生物樣品中復雜代謝物的檢測。
2. 尋找疾病的生物標志物。
3. 標記驗證和絕對定量研究。
4.研究代謝途徑的機制。

靶向代謝組學和非靶向代謝組
學之間的區(qū)別

靶向:關注目標代謝物,通常基于通路
非靶向:發(fā)現差異代謝物并尋找生物標志物

定性定量
靶向:定性定量同時進行,可檢測濃度
非靶向:可定性,相對定量

方法
針對性:需要先購買標準品,進行方法學驗證,然后進行測試,成本較高
非針對性:直接進樣即可分析,成本相對較低

代謝組平臺比較

非靶向代謝組學常用LC/MS、GC/MS、NMR三種檢測方法,優(yōu)缺點如下:

1、NMR(核磁共振)
優(yōu)點是對樣品無損,測量無偏差,即適用于血液、尿液等液體樣品,也適用于固體樣品如組織器官,測量速度快,可實現樣本代謝組的動態(tài)監(jiān)測。缺點主要是分辨率較低。

2、GC-MS(氣相色譜法)
GC-MS是一種代謝組學研究技術,具有技術成熟穩(wěn)定、分辨率高的特點。同時,由于數據庫比較完整,質量也較好。缺點主要是樣品處理復雜、衍生化困難。對物質進行表征和定量比較困難,影響了該技術在更大范圍內的使用。

3、LC-MS(液相色譜)
優(yōu)點主要表現在樣品制備和預處理簡單、實驗重復性好、分辨率高、分離分析范圍寬。

非靶向代謝組分析技術

代謝組學通常需要使用多種分析技術來滿足不同的實驗需求。常見的代謝組分析技術包括核磁共振(NMR)、液相色譜-質譜(LC-MS)、氣相色譜-質譜(GC-MS)、毛細管電泳-質譜(CD-MS)、HILIC-MS等在。高分辨率質譜技術主要包括TOF-MS、FTICR-MS、Orbitrap-MS、Sector-MS等。

1. GC-MS(氣相色譜)是代謝組學研究中的經典技術。具有技術成熟穩(wěn)定、分辨率高的特點。同時,由于數據庫比較完整,質量也更加準確。缺點主要是在樣本上。加工過程復雜,且不易衍生化的物質難以表征和定量,影響了該技術在更大范圍的應用。

2、LC-MS(液相色譜)的優(yōu)點主要表現在樣品制備和預處理簡單、實驗重復性好、分辨率高、分離分析范圍廣。

數據分析

數據預處理:使用XCMS、MZmine、MarkerView等工具進行原始數據處理。
差異代謝物的鑒定:常見的分析方法包括主成分分析(PCA)、偏最小二乘判別分析(PLS-DA)和正交偏最小二乘判別分析(OPLS-DA)。數據分析結果還需要通過t檢驗和投影變量重要性(VIP)值來篩選差異代謝物。一般認為同時滿足P<0.05且vip>1.0的變量為差異代謝物。
代謝通路分析:常見的代謝組通路數據庫包括HMDB、KEGG、Reactome、BioCyc、MetaCyc等數據庫,可用于代謝通路和相互作用網絡分析。
多組學分析:多組學分析已經是組學發(fā)現的趨勢。可用的數據庫和工具包括 IMPaLA 網站、iPEAP 軟件、MetaboAnalyst 網站、SAMNetWeb 網站、pwOMICS、MetaMapR、MetScape、Grinn、WGCNA、MixOmic、DiffCorr、qpgraph、巨大等。

關于樣品

1. 微生物和細胞樣品:快速滅活代謝活性(猝滅),同時防止細胞裂解
2. 動物體液(如尿液、血液、組織、器官、唾液):采樣后應迅速進行前處理,如添加抗凝劑和防腐劑,立即冷凍(-80℃)
3.植物樣品:采集后快速冷凍(液氮),然后轉至-80℃保存,200mg/箱
4.血清樣品:500ul/箱(不少于200ul/箱),必須避免反復凍融。 (將血液收集于離心管中,靜置30分鐘使其凝固,然后離心取上清液裝入干凈的離心管中,然后8000rpm離心5分鐘。-80℃冷凍保存送貨。)
5、尿液樣本:1ml/箱,原則上可以多取一點(尿液直接裝入離心管,每管1ml,加一滴(約10ul)1/100(w/v)疊氮hua鈉,冷凍-80℃)
6、瘤胃液:1ml/箱,原則上可以多取一點。收集步驟:瘤胃液6000×g離心15min,取上清液,等分,-80℃冷凍,干冰送樣。為了使樣品保持更長時間,可在取樣后加入一滴(約10μl)1/100質量體積(w/v)疊氮hua鈉溶液。



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