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代谢组学整体解决方案
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    代谢组学(metabolomics 或 metabonomics)是继基因组学、转录组学和蛋白质组学之后在学术界兴起的又一门新的系统生物学分支,它是通过考察生物体系受刺激或扰动前后(如将某个特定的基因变异或环境变化后)代谢产物图谱及其动态变化,来研究生物体系的代谢网络的一种技术,研究对象主要是针对分子量1,000以下的内源性小分子。
目前代谢组学在医学中应用多集中在中药有效成分鉴定;代谢物的生理作用:代谢物生化代谢通路分析/ 生化代谢通路(如能量代谢,信息传导相关通路);以及与疾病相关的关键调控通路及网络变化等研究中,如癌症标志物寻找,糖尿病特征谱寻找等。

LC-MS/MS液质联用质谱技术在代谢组学研究方面的应用
    代谢组学是研究生物体内源性代谢物质的整体及其随内因和外因变化的科学,是系统生物学的一个重要组成部分。代谢组学是继基因组学、蛋白组学之后又一热点学科。
    加拿大阿尔伯特大学David Wishart博士2007年初宣布完成了人类代谢组物的首个草图,预示着疾病诊断的新纪元的开始。 代谢组学的研究思路主要有:代谢物靶标分析(metabolite target analysis)、代谢轮廓谱分析(metabolic profiling analysis)、代谢指纹分析(metabolic fingerprinting analysis)和生物标志物分析。
    代谢组学研究依赖于各种高通量的技术平台,常用的有核磁共振(NMR)、质谱(LC-MS\GC-MS)、生物芯片等。本文重点就LC-MS/MS在代谢组学中的应用做阐述。LC-MS/MS技术把广泛适用、分离能力强的LC和灵敏度高、准确性好的MS/MS结合,即可以定量又可以定性。与核磁共振(NMR)相比,LC-MS/MS对样本制备要求不高、灵敏度高、动态范围宽,可以检测样本中浓度相差大的代谢物等特点,成为代谢组学的研究中应用越来越多的技术平台。
    代谢组学还是一门比较新的学科,各类技术平台和数据处理方式也在不断的完善,在代谢组学成果临床应用方面也在逐步扩展。随着国家对科研投入力度的不断加大和科研成果转化方面的支持,代谢组学必将得到更为稳健的发展。





我们提供HPLC-MS/MS鉴定服务及全套生物信息学分析。

基本数据分析
 
Part01:数据预处理
 
Part02:PCA分析
 
Part03:PLS-DA分析
 
Part04:OPLS-DA分析
 
Part05:差异化合物筛选
 
Part06:差异化合物鉴定
 
 
高级数据分析
 
Part07:多组分关联分析(同一标本同时取多组分)
 
Part08:代谢通路分析
 
Part09:代谢网络分析
 
Part10:多组学数据关联分析(具备多组学数据)
详细请参考下面资料。我们可提供定制的个性化分析和深度数据挖掘服务。
代谢物靶标分析:
    代谢物靶标分析,主要是通过分析检测病人血液、尿液或其他体液中一种或几种疾病代谢标志物来实现诊断。
    例如2009年《Nature》杂志发表的一篇论文指出肌氨酸可有效的反映前列腺癌的侵袭性,辨别癌细胞的生长行为,同时研究发现肌氨酸参与了前列腺癌的癌变过程,是细胞癌变的元凶之一,通过检测肌氨酸检测前列腺癌的准确性要优于目前临床上常用的血前列腺特异性抗原PSA的检测。
    同类的代谢物还有兴奋性氨基酸/抑制性氨基酸(神经系统代谢紊乱疾病)、铁调素(Hepc,铁吸收紊乱)、ADMA\SDMA(肾功能损伤)、NAA(脑损伤,老年痴呆)、醛固酮/同型半胱氨酸(心血管疾病)、1-84 PTH(肾性骨病、心肌肥大、软组织钙化)、25羟基维生素D(佝偻病、骨质疏松)、维生素A(夜盲症)、辅酶10(心血管疾病)、(女性)雄性激素(多囊卵巢综合征PCOS)、糖皮质激素(库兴氏综合症)等等,部分项目国内已有开展。
代谢物轮廓分析:
    代谢物轮廓分析主要通过检测病人血液、尿液或其他体液中一系列代谢产物或一组相似的疾病标记物来研究疾病的发病机理并对临床提供辅助。
    例如目前国内已经开展的LC-MS/MS检测血浆中42种 氨基酸及相关代谢物,来提示人体氨基酸代谢平衡状态,获得氨基酸谱,有助于多种和氨基酸代谢相关的疾病的诊断和治疗,目前已经应用在营养筛查、肿瘤筛查、 神经系统疾病、心血管系统疾病、养生保健、运动医学等多个领域。在日本,庆应义熟大学的科研人员研究表明,肿瘤病人唾液中氨基酸的含量和健康人有明显的差 异,利用全谱氨基酸检测技术筛查肿瘤,口腔癌的准确性为80%,乳腺癌为95%、胰腺癌为99%。
    欧美等国目前已广泛采用LC-MS/MS对新生儿遗传代谢疾病筛查,利用LC-MS/MS高通量检测多种氨基酸及酰基肉碱来诊断氨基酸代谢障碍和脂肪酸氧化缺陷等方面的遗传性疾病。该技术目前在国内也已广泛开展,具不完全统计,国内包括医院、临床检验所、医学公司等近二十家质谱实验室在开展此项服务,部分地区还出台了政府扶持政策。
 
代谢物指纹分析:
    代谢物指纹分析是指将生物样本前处理以后,采用LC-MS/MS等方法进行检测,检测结果运用数据统计分析方法,根据内源性代谢物的含量改变区别疾病组和治疗组。
寻找生物标志物
    LC-MS/MS目前被广泛用于生物标志物的寻找,生物标志物也是代谢组学研究中重要的一个分支。
    以临床医学为例,通过代谢组学的方法,区别健康对照组和模型疾病组血液、尿液或其他生物样本的差异,可以寻找有意义的生物标志物。也可以通过检测动物摄入药物前后的血液、尿液或其他生物样本的差异,来分析药物代谢情况。
在LC-MS/MS液质联用技术平台研究代谢组学,寻找候选生物标志物,质谱数据的预处理和数据分析是至关重要的。
质谱数据的处理,常用的软件有XCMS和MZmine。处理的过程一般包括:噪音过滤、质谱峰提取、反卷积处理、归一化处理、数据格式转化等操作。
对于数据分析出的差异候选物的鉴定,一般可以通过Q1数据进行搜库,常见的数据库有Massbank database、human metabolomedatabase、metlin database、kegg compound database、pubchem compound database、lipidmaps database等。部分数据库中提供部分化合物的MS/MS数据,可供客户比对。
搜库仅是根据数据分析出的候选物的M/Z值进行判断(同时考虑可能的离子化方式),往往相同条件可以搜出多种可能的化合物。对此类情况,如果客户需要对可能的化合物信息进行明确,一般还需要用标准品进行比对测试。
数据分析是代谢组学不可或缺的手段,常用的数据分析方法有T检验、PCA分析(主成分分析法)、PLS-DA分析(偏最小二乘法分析)、OPLS-DA分析(正交偏最小二乘法分析)、相关性分析等等。

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