代谢物组学

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代谢物组学英语:metabolomics)是在后基因组学时代兴起的一门跨领域学科,其主要目标是定量的研究生命体对外界刺激、病理生理变化、以及本身基因突变而产生的其体内代谢物水平的多元动态反应。代谢物组学诞生于上个世纪末,由英国伦敦帝国大学Jeremy Nicholson教授创立[1],之后得到迅速发展并渗透到多项领域,比如疾病诊断[2]、医药研制开发、营养食品科学、毒理学、环境学,植物学等与人类健康护理密切相关的领域。

代谢物组学是对特定细胞过程遗留下的特殊化学指纹的系统研究,更具体地说,是对小分子代谢物组的整体研究。代谢物组定义为在一个生物体内所有的代谢物的集合,而这些代谢物是此生物体基因表达的终产物。因此,当信使RNA基因的表达数据和蛋白质组学的分析无法描述细胞体内的所有生理活动的时候,对代谢物组的表征是个非常重要的补充,我们可以用来它对细胞的生理活动实现一个瞬时快照。

代谢产物和代谢物组(metabolite and metabolome)[编辑]

代谢产物通常指在生命体内实现代谢过程的小分子有机化合物。 初级代谢产物直接参与细胞的正常生长、发展和繁殖。 次级代谢产物不直接参与这些过程,但是通常具备重要的生态功能,例如抗生素色素代谢物组是一个生命体内所有代谢物的总和,其整体构成一张巨大的代谢反应网络:一个酶化学反应的产物往往是另一个反应的反应物。这些反应系统可以用超循环系统来描述。

分析技术[编辑]

分离方法[编辑]

检测方法[编辑]

核磁共振波谱和质谱两大分析技术是用于检测代谢物最主要的手段,它们也通常和色谱联用以提高灵敏度和准确度。

核磁共振波谱技术 (Nuclear magnetic resonance spectroscopy)[编辑]

迄今为止,核磁共振波谱技术在代谢物组学得到了非常广泛的应用,其显著优势是可以一次观测到多种代谢物,并且重现性好、无破坏性、测量时间短。生物样品可用液相核磁(尿液和血液)和固相核磁(组织)来测量。一维氢谱核磁共振用于快速地测量大量生物样品的代谢组谱,二维核磁技术则通常用来进一步地确定对代谢化合物的鉴定。

质谱 (Mass spectrometry)[编辑]

质谱技术是一种相当成熟的分析化学技术,可以用来测量样品或者分子的元素组成、阐明分子的化学结构,比如说表征多肽以及其他化合物。质谱的基本原理是:首先代测化合物被离子化成带电分子或者分子碎片,然后这些带电子的荷质比被直接测量用以关联原始化合物的元素成分和化合物结构。在当今时代分析实验室里,质谱技术的使用非常普遍,用于研究各种各样化合物的物理、化学以及生物的性能。质谱技术早在上个世纪七八十年代就用于测量生物体的目标代谢物。质谱技术的最大优势在于高灵敏度,测量范围宽广,可以与色谱技术(包括气相色谱和液相色谱)有机联用,近年来成为代谢物组学领域一个主要的研究工具。

色谱[编辑]

多元统计分析或模式识别[编辑]

关键应用[编辑]

通过代谢分析(特别是尿液或血浆样本)的毒性评估/毒理学检测由化学物质(或化学物质混合物)的毒性损伤引起的生理变化。在许多情况下,观察到的变化可以与特定的综合征有关,例如,肝或肾中的特异性病变。这与想要测试潜在候选药物的毒性的制药公司特别相关:如果化合物在以不利毒性为由进行临床试验之前可以消除,则可以节省大量的试验费用。

对于功能基因组学英语Functional genomics,代谢组学可以是确定基因操作引起的表型的优秀工具,如基因的删除或插入。有时,这本身可能是一个充分的目标 - 例如,检测旨在用于人类或动物消费的转基因植物中的任何表型变化。 通过与已知基因的缺失/插入引起的代谢扰动进行比较,预测未知基因功能的前景更加令人兴奋。

临床应用[编辑]

基因组学蛋白质组学相比,代谢组学的研究侧重于相关特定组分的共性,最终是要涉及研究每一个代谢组分的共性、特性和规律,目前据此目标相距甚远。尽管充满了挑战,研究人员仍然坚信,与基因组学和蛋白质组学相比,代谢组学与生理学的联系更加紧密。疾病导致机体病理生理过程变化,最终引起代谢产物发生相应的改变,通过对某些代谢产物进行分析,并与正常人的代谢产物比较,寻找疾病的生物标记物,将提供一种较好的疾病诊断方法。

环境代谢组学[编辑]

环境代谢组学是应用代谢组学来表征生物体与其环境的相互作用[3]。这种方法在研究生物-环境相互作用和评估生物体功能和分子水平方面具有很多优点。因此,代谢组学正在越来越多的应用在环境科学领域,从理解有机体对非生物压力的反应到调查生物对其他生物群的反应。这些相互作用可以从个体到人群进行研究,这可以与生态生态学和生态学的传统领域相关,从瞬时效应到进化时间尺度的影响,后者可以进行遗传适应研究[4][5]

参考文献[编辑]

  1. ^ Holmes E.; Nicholson J.K.; Nicholls A.W.; et al. The identification of novel biomarkers of renal toxicity using automatic data reduction techniques and PCA of proton NMR spectra of urine. 5th Scandinavian Symposium on Chemometrics (SSC5). 44:245-255. Dec 1998.
  2. ^ Gowda G.A.N., Zhang S.,Gu H. et al. Metabolomics-Based Methods for Early Disease Diagnostics: A Review. Expert Review of Molecular Diagnostics., 8(5):617-33 (Sep 2008).
  3. ^ Bundy, Jacob G.; Davey, Matthew P.; Viant, Mark R. Environmental metabolomics: a critical review and future perspectives. Metabolomics. 2008, 5 (1): 3–21. ISSN 1573-3882. doi:10.1007/s11306-008-0152-0. 
  4. ^ Bundy JG, Davey MP, Viant MR. Environmental Metabolomics: A Critical Review and Future Perspectives. Metabolomics. 2009, 5: 3–21. doi:10.1007/s11306-008-0152-0. 
  5. ^ Morrison N, Bearden D, Bundy JG, Collette T, Currie F, Davey MP, 等. Standard Reporting Requirements for Biological Samples in Metabolomics Experiments: Environmental Context. Metabolomics. 2007, 3 (3): 203–210. doi:10.1007/s11306-007-0067-1. 

外部链接[编辑]