当前位置：文档库 › 代谢组学软件：XCMS usermanual

代谢组学软件：XCMS usermanual

Last Update: 30 AUG 2012

XCMS Online Usage Instructions

Overview

XCMS Online is an innovative platform with an intuitive

graphical interface which allows users to easily upload and

process LC/MS data for untargeted metabolomics profiling.

XCMS Online provides a complete metabolomics workflow

including feature detection, retention time correction,

alignment, annotation and statistical analysis. To facilitate

the usage, predefined parameter sets for different

instrument setups (e.g. HPLC/QTOF, UPLC/QTOF,

HPLC/Orbitrap) can be selected. Customized settings can

be created from these templates. Results can be browsed

online in an interactive, customizable table that shows

feature statistics, EICs, box plots, and putative METLIN ID’s

for each metabolite. All results including the images may

also be downloaded as a zip file for offline analysis.

You will need a user account to use the system however

user accounts are free and only require a valid e-mail

address to register. To process datasets using XCMS Online

you will need to create a job which involves uploading the

datasets, defining parameters and submitting the job. You

will be notified of your job status, including errors/warnings

that you can correct prior to resubmitting a job. After

processing is complete, you will be notified via e-mail that

your results are ready for review.

Table of Contents

Quick Start

1.Create User Account– You will initially need to register your e-mail account to be able to use the system.

After you register you will receive an e-mail at the account you entered with validation instructions. Upon validation you will have access to the system. You may then login using the username and password

combination you used to register.

Figure 1 – Create user account from home page by clicking on the “Register” button

2.Create Job– As a first-time user, you will want to begin by creating a new job. Click on “Create Job” in the top

navigation menu (Figure 2)

Figure 2 – Create New Job by clicking on “Create Job” in the top navigation menu

3. Uploading the Datasets - The create job page will open and you will be able to start defining the job (see

Figure 3). There is a step navigation wizard directly below the top navigation bar that will serve as a guide. Upon initial load, a default job name will be created based on your user name and the current date. You may click the job name to edit.

Upload Dataset 1

Initially you will need to upload a dataset. Dataset 1 (left-hand side) is often defined as the control data set. a) Click the “Upload Dataset” button to initiate an upload. A separate window will open. This will load the

Java module which is required for large uploads. Even if you receive a warning (see Appendix – Figure A1), click “Run”. After the applet runs, you will be presented with an upload dialog box (see Figure 4).

Figure 3 – Initial job creation page

Click job name to edit

Upload Dataset

b) Select files/folders to be included in the dataset from the file tree (Figure 4). Individual files will appear in

the file list as you navigate the file tree. After you locate the files for this dataset, drag them to the “Drop Files Here” area (lower-right) and they will immediately start compressing. Alternatively you can click the “+” symbol (see “Add Files” in Figure 4) to select the files you want to include. When you are satisfied all files are included in this dataset, you may press the “Upload” button to start the upload. You may need to maximize window size or use scroll bars to display all text. The animated line under a file or folder appears during file zipping. You may need to wait until zipping finishes prior to clicking the upload button.

Note: Valid files the system can accept include mzXML, mzData, mzData.XML, netCDF, wiff (AB SCIEX), CDF and folders with “.d” extension (Agilent) at present. Additional formats may be included in future versions. c) Depending on the speed of your Internet connection, you may choose to continue with the job setup. At

this point you can minimize the upload in progress and continue. Alternatively you can drag the upload dialog box to another part of the screen so you can access the main create job page. Simply use the

minimize button (single bar) in the upper right-hand corner of the window (See Figure 4). Note: minimize button may be different depending on operating system.

Note: If you close the dialog box, you will need to start again.

Figure 4 – Upload Dataset Dialog

File List

Add Files (Drag to this box)

Minimize

“Detail” View

Upload Dataset 2

At this point, you can repeat step number 3 to begin the second dataset upload. The Dataset 2 section can be found to the right of the Dataset 1 section.

Note: You must have unique names for each dataset (even if the id is different). You can modify the dataset names after an upload has started by clicking the “Edit” button to the right of the respective dataset name

(Figure 5).

Figure 5 – Screen after uploads are complete Modify Dataset name

Define Parameters

4.Select Parameter Set - After uploads are defined (still in progress or complete), you have to define the

parameters that correspond to this job. Some template parameter sets (e.g. HPLC/TOF, UPLC/TOF,

HPLC/OrbiTrap) have been predefined. You can simply select one of those predefined parameter sets or customize them to your particular needs. To begin defining parameters, click on the Parameter drop down box (Figure 5). After you select a template, the dropdown will change and you will be able to view or edit the selected parameter set (Figure 6).

4a. Define Custom Parameters -skip this step if you do not wish to define custom parameters- If you select the “View/Edit” button to view the parameter set you will be presented with a modal dialog box where you can define how the datasets are processed. Methods and properties are available for all aspects of dataset processing. (See Appendix B for more details)

Note: If you choose to change any of the settings in a template parameter set, you will need to create a new parameter name for processing ( Figure 6). Otherwise your changes will not be saved as you can not overwrite a template parameter set. The name for a custom parameter set can be set in the “General” tab.

Save Custom Parameters

Figure 6 – View/Edit Parameters for Job

5.Submit the job! - At this point you can review all relevant details about the job prior to submission (e.g. job

name, dataset names, correct file count, correct parameters). Once you are satisfied, click the “Submit Job”

button to queue the job for processing. The “Submit Job” button can be found at the bottom of the screen (Figure 6).

Note: Even if you still have datasets uploading, you can pre-submit the job so it will automatically queue once the datasets complete the upload.

View/Edit Parameters

Job Submit button

Figure 6 – Screen after parameter selection

After you click “Submit Job”, you will have a final opportunity to view all settings for this job prior to submission.

A modal dialog box will appear on your screen (Figure 7) with job settings. Carefully review the information as this cannot be changed after submission (You would need to create a new job – although your data sets will already be stored). If you are satisfied with the displayed information, click the “Submit Job” button in the lower-right corner of the dialog box, otherwise click cancel and make the necessary changes.

Note: It is important to not close the browser if you have uploads in progress as these will cancel. There is a timer on the page that will automatically redirect the entire page to the “View Results” section when all uploads are complete. In addition, you will receive an e-mail when your job has successfully queued .

Job Submit button Figure 7 – Job Confirmation Dialog

View Results

After you submit your job, you will be forwarded to the “View Results” page where you can see details of your submitted jobs, including progress percentage, datasets used and parameter set used. The page will automatically refresh if you have pending jobs however you will receive an e-mail when each submitted job is complete, if alerts are enabled (default is to send all alerts). Once complete, you may view the results by clicking the green “VIEW” button (Figure 8). You may also include publically-available jobs in “View Results” by selecting “View Public Shares” from the header (See Figure 8).

1. Click green “VIEW” button on the View Results page

Figure 8 – View Results Page

View Job Results (Only available

when button is green)

Click to edit job name

Check to view others’ jobs

Click to stop sharing this job

[with all guests]

The initial results screen provides a summary of the job details replete with graphs (total ion chromatograms (TIC)

before and after retention time correction), retention time deviation vs retention time, log fold change bubble plot and multidimensional scaling (MDS). You can also download the full zipped results using the link at the bottom of the page. Note: This will file will not include any online annotations you input in the feature result table (see next step).

Figure 9 – Job Summary Information

(* Interactive plot only available in certain browsers – see FAQ for more information)

2. Click “BROWSE RESULT TABLE” button (Fig. 9) to View Feature Details

If this is the first time viewing the feature detail results of the current job, the data will be loaded into the database for viewing and annotating (which may cause a brief delay); subsequent viewing will be faster. As you navigate through each feature (you can use arrow keys), details about each feature (m/z , retention time, EIC, box-and-whisker plot and putative METLIN ID’s) is displayed to the right of the table.

Download Full Processed Results (zip)

Click to view detailed information by feature

Click for interactive plot to

open in new window*

Figure 10 – Detailed Feature Information Page

Frequently Used Features:

?Searching / filtering is available by clicking the magnifying glass icon (upper-right of table)

?You can hide or display specific columns by clicking the icon in the lower-left (See Figure 10)

?Clicking any column header will sort the table in ascending or descending order by that field

?Column order and width can be configured by dragging and dropping column headers

?Double clicking row or pressing “Enter” will open notes dialog box (information saved in “Notes” column) Search or filter data

Switch between

spectrum / box-and-

whisker plot

Data Management

Currently storage of user data (e.g. uploaded datasets, custom parameters and jobs results, including annotations) is limited (See Account menu for usage). To free space for additional uploads, you will likely need to delete jobs and/or datasets. The check your account storage, navigate to the Account menu (See Figure 11).

Figure 11 – Account View

Total Available Storage Space

for jobs or datasets

Account Administration

Change user interface theme

Deleting Jobs:

On the view results page (See Figure 8), you have the option to delete a job (far right column) but the underlying dataset will not be deleted with a single click (as you may wish to create another job with different parameters and compare results). Deleting the actual datasets can be accomplished by following the steps in the section “Deleting Datasets”. Deleting Datasets:

1. Click on “Stored Datasets” in the top navigation bar to enter the stored datasets area. This page will list all

datasets previously uploaded. From here you may delete the entire dataset by clicking the “X” in the far right column (See Figure 12). A confirmation dialog box will inform you of the impending action and allow you to cancel. Note: To rerun jobs based on deleted data, you will need to re-upload the data; we cannot retrieve deleted datasets.

Figure 12 – Create New Job by clicking on “Create Job” in the top navigation menu

Delete Entire Dataset

Administering Datasets:

Clicking on the “Edit/View Dataset” button (See Figure 12) will present the dataset edit view (See Figure 13). From here you can remove individual files that were uploaded as part of a dataset. Simply click on the “X” in the far right column. You may also change the dataset name or add comments to be stored with the dataset. In the bottom center of screen, you may add files to the current dataset by clicking the “Add Files” button (Figure 13).

Note: The following actions are planned but not included in XCMS Online as of version 1.20.7-Beta: ?Adding the same files to multiple datasets (upload once but include in separate datasets – possibly as part of iterative analysis)

?Multiple delete files (selection boxes where a user may want to delete several, but not all, files within a dataset) ?Connection to cloud storage (theoretically unlimited datasets could be stored for a user or lab for indefinite period of time)

Figure 13 – Edit Dataset Files

Delete Individual File from

Dataset

Add Files to Dataset

Job Sharing:

After you have completed an experiment, you may wish to share it with another user or the public. This can be

accomplished from the “View Results” menu. You first need to select the box on the left hand side that corresponds to the job(s) you wish to share and then click the “Share Job(s)” icon in the header (See Figure 14).

Figure 14 – Job Sharing / Resubmitting

When you click the “Share Job(s)” icon and new dialog box will appear on the screen where you will need to define the job sharing parameters (See Figure 15). Each job may be shared multiple times (with multiple users and with distinct expiration dates). Figure 15 demonstrates the detail view where you define the expiration date (by typing in YYYY-MM-DD format or selecting calendar icon) and select if the job is shared with the public or a specific user. You must also define if the job to be shared may be edited by your guest. Upon submitting the job share dialog, you will return to the “View Results” page and the system will automatically send an e-mail to your guest inviting him/her to login to the system to view the shared job. You will receive a carbon copy of the invitation e-mail. After job is shared the shared column on “View Results” page will show the job is shared (See Figure 8) along with a link to stop sharing the job. Notes:

? We recommend view-only if job shared with public. ? Only job owner can delete job or share with guests

Click to share job(s)

Click to resubmit job(s)

Dropdown to filter job status (autofilters upon selection); click “Remove Filter” to disable (and

display all jobs)

Use calendar to graphically

select expiration date of share

Select with whom you will share

job results

Figure 15 – Job Sharing Detail

Public Shares:

The “Public Shares” page is available on the top navigation menu (See Figure 16). This page displays all public jobs that have publication information and have been released by administrator. This section will enable academic users to publish results and reference the source experiment (including parameters, datasets, etc.). Users can view, filter, download and analyze the raw data just like the author. A user must create an account to view the results however summary information is available to general public. We ask that you reciprocally cite XCMS Online when you point researchers to the public shares:

R. Tautenhahn, G.J. Patti, D. Rinehart, and G. Siuzdak. XCMS Online: A Web-Based Platform to Process

Untargeted Metabolomic Data, Analytical Chemistry, 2012

If you wish to have your results added to this list, you must first share the job with the public and then contact administrator (use contact link) with additional information:

?Author(s)

?Job number

?Publication citation (journal/link

?Any notes you wish to include

Needed information for

publication

Figure 16 – Public Shares

Resubmitting Job:

If you previously ran a job, you may wish to resubmit the job. You can resubmit a job from the “View Results” page by selecting the job(s) in the left hand and then the “Resubmit Job(s)” icon in the header (See Figure 14). Number of jobs user may simultaneously resubmit may be limited by administrator. Typical scenarios for resubmitting are: ?Job ran but one of the datasets was missing a file (User would need to add files to existing dataset prior to resubmitting – see Figure 13)

?Job had error and did not complete the first time due to backend error (Administrator would need to resolve backend issue prior to resubmitting)

Note: If job is resubmitted (and was previously successfully completed), any user notes that were added to the diff report tables will be deleted.

Appendix A - Java Warning Dialog

Figure A1 – Java Warning Dialog

代谢组学方法与应用许国旺张强

第1章绪论随着人类基因组测序工作的完成，基因功能的研究逐渐成为热点，随之出现了一系列的“组学”研究，包括研究转录过程的转录组学（transcriptomics）、研究某个生物体系中所有蛋白质及其功能的蛋白质组学（proteomics）及研究代谢产物的变化及代谢途径的代谢组学（metabolomics或metabonomics）（图1-1）。代谢组学是众多组学中的一种，是随着生命科学的发展而发展起来的。与其他组学不同，代谢组学是通过考察生物体系（细胞、组织或生物体）受刺激或扰动后（如将某个特定的基因变异或环境变化后），其代谢产物的变化或其随时间的变化，来研究生物体系的一门科学[1]。所谓代谢组（metabolome）是基因组的下游产物也是最终产物，是一些参与生物体新陈代谢、维持生物体正常功能和生长发育的小分子化合物的集合，主要是相对分子质量小于1000的内源性小分子。代谢组中代谢物的数量因生物物种不同而差异较大，据估计，植物王国中代谢物的数量在200000种以上，单个植物的代谢物数量在5000~25000，甚至简单的拟南芥（Arabidopsisthaliana）也产生约5000种代谢产物，远远多于微生物中的代谢产物（约1500种）和动物中的代谢产物（约2500种）[2]。实际上，在人体和动物中，由于还有共存的微生物代谢、食物及其代谢物本身的再降解，到目前为止，还不能估计出到底有多少种代谢产物，浓度分布范围有7~9个数量级。因此对代谢组学的研究，无论从分析平台、数据处理及其生物解释等方面均面临诸多挑战。本章对代谢组学发展的历史、国内外现状、研究方法、典型应用领域及研究热点等给予了介绍。 1.1代谢组学简介生命科学是研究生命现象、生命活动的本质、特征和发生、发展规律，以及各种生物之间和生物与环境之间相互关系的科学。自从1953年Watson和Crick建立了DNA 双螺旋结构模型后，生命科学研究的面貌便焕然一新。在此基础上发展的分子生物学使得生命的基本问题，如遗传、发育、疾病和进化等，都能从分子机制上得到诠释。生物学研究进入了对生命现象进行定量描述的阶段。分子生物学的飞速发展极大地推动了人们从分子组成水平对生物系统进行深人的了解。基因组计划向人们展示了包括大肠杆菌、酵母、线虫、果蝇、小鼠等模式生物以及人类的所有遗传信息的组成，生命的奥秘就存在于这些序列中。技术上的突破使得基因组数据的获得已经不再是生命

代谢组学的研究现状及其在方剂量效关系中的应用

代谢组学的研究现状及其在方剂量效关系中的应用邓海山,段金廒*,尚尔鑫,唐于平 (南京中医药大学江苏省方剂研究重点实验室,江苏南京210046) 摘要:代谢组学能够准确、灵敏地反映生物体系的整体功能状态,同时克服了传统中医依赖医生个人经验进行诊疗的不确定性。方剂剂量的变化对其疗效乃至功用的改变都将在代谢组图谱的不同变化趋势中得到体现,从而能够对方剂的量效关系及其物质基础给出全新的解释,获得深入系统的认识。本文综述了代谢组学在中医药现代研究中的应用进展,并针对目前方剂量效关系研究中,方剂的疗效评价只能定性不能定量,导致量效关系不明的困境,提出以代谢组学技术作为方剂的整体疗效评价方法,通过追踪代谢组在病理发展过程中以及药物干预下的变化,开展方剂量效关系研究的新思路。关键词:代谢组学;量效关系;整体疗效评价;代谢网络;中药中图分类号:R285文献标识码:A文章编号:167420440(2009)0320198206 R esearch advances of m etabono m ics and app lica ti on i n the study of dose2effect r el a ti onsh ip of prescr i p tion s DENG H ai2shan,D UAN Jin2ao,S HANG Er2xi n,TANG Yu2ping (J i a ngs u K e y La bora tory for TCM F ormula e Research,Na nji ng Universit y o f Chinese M e d ici ne,Na nji ng210046,Ch i na) Abstr act:M etabono m es reflects t h e syste matic status of the organis m accurate l y,sensiti v ely and i m per2 sona ll y.To eva l u ate the therapeu tic eff ects bymeans ofmetabono m icsw ill overco m e the deficiency of un2 certa i n ty w ith the trad iti o na ld iagnostic methods i n cluding inspection,auscultation and olfaction,i n qu iry, and palpati o n.The i m pact of the variation of prescripti o ns dosage on effic i e ncy w ill be shown clearly through the change tendencies of metabono me spectra.Consequently,a ne w i n si g ht is obta i n ed f or the dose2eff ect re lati o nship and its materia l basis.The a mbiguous dose2eff ect relati o nship of trand itional Chi2 nese med icine(TC M)prescr i p tions has l o ng been controversia.l It is one of the most i m portant reasons that the therapeutic eff ect of th is kind ofm edic i n es cannot be evaluated quantitative ly.Based on the re2 vie w of t h e applicati o n of metabono m ics i n moder n st u dy of TC M,we suggest to carry out the st u dy on dose2eff ect re lationsh i p of prescri p ti o ns,in wh ich the techn i q ues ofmetabono m ics are e mp l o yed to co m2 prehensi v e l y evaluate the t h erapeutic eff ect of prescriptions,and the variation of metabono m es in the course of disease devecop m ent and treat m ent is traced. K ey words:metabono m ics;dose2eff ect relationsh i p;co mprehensive eval u ation of therapeuti c e f fec;t metabolic net w or k;trad ition Chinese med icine 收稿日期:2009202225 基金项目:江苏省自然科学重大基础研究资助项目(No.06KJ A36022,07K J A36024);江苏省方剂研究重点实验室/青年学者培养计划0资助项目(No.LTC MF20071203) 作者简介:邓海山,男,博士,讲师,研究方向:中药现代仪器分析与中药信息学,Te:l025*********,E2m a i:l hs_deng@n j u tc https://www.wendangku.net/doc/a6324610.html, *通讯作者:段金廒,男,教授,博士生导师,Te:l025*********,E2m ai:l d ja@n j utc https://www.wendangku.net/doc/a6324610.html,

代谢组学的研究方法和研究流程

代谢组学的研究方法和研究流程分子微生物学１12３０0０0３林兵随着人类基因组计划等重大科学项目的实施，基因组学、转录组学及蛋白质组学在研究人类生命科学的过程中发挥了重要的作用，与此同时, 代谢组学(ｍｅtaｂoloｍiｃs）在2０世纪90年代中期产生并迅速地发展起来，与基因组学、转录组学、蛋白质组学共同组成系统生物学。基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等各种组学0在生命科学领域中发挥了重要的作用，它们分别从调控生命过程的不同层面进行研究, 使人们能够从分子水平研究生命现象, 探讨生命的本质, 逐步系统地认识生命发展的规律.这些组学手段加上生物信息学, 成为系统生物学的重要组成部分。代谢组学的出现和发展是必要的, 同时也是必须的。对于基因组学和蛋白质组学在生命科学研究中的缺点和不足, 代谢组学正好可以进行弥补。代谢组学研究的是生命个体对外源性物质（药物或毒物)的刺激、环境变化或遗传修饰所做出的所有代谢应答, 并且检测这种应答的全貌及其动态变化。代谢组学方法为生命科学的发展提供了有力的现代化实验技术手段, 同时也为新药临床前安全性评价与实践提供了新的技术支持与保障. 1 代谢组学的概念及发展代谢组学最初是由英国帝国理工大学Ｊereｍｙ N ichｏｌson教授提出的，他认为代谢组学是将人体作为一个完整的系统，机体的生理病理过程作为一个动态的系统来研究, 并且将代谢组学定义为生物体对病理生理或基因修饰等刺激产生的代谢物质动态应答的定量测定。20０0年，德国马普所的Fｉeｈn等提出了代谢组学的概念，但是与Ｎ ichoｌs ｏn提出的代谢组学不同, 他是将代谢组学定位为一个静态的过程，也可以称为/代谢物组学, 即对限定条件下的特定生物样品中所有代谢产物的定性定量分析。同时Ｆieｈn还将代谢组学按照研究目的的不同分为4类: 代谢物靶标分析，代谢轮廓（谱)分析, 代谢组学，代谢指纹分析。现在代谢组学在国内外的研究都在迅速地发展, 科学家们对代谢组学这一概念也进行了完善, 作出了科学的定义: 代谢组学是对一个生物系统的细胞在给定时间和条件下所有小分子代谢物质的定性定量分析，从而定量描述生物内源性代谢物质的整体及其对内因和外因变化应答规律的科学。与基因组学、转录组学、蛋白质组学相同, 代谢组学的主要研究思想是全局观点。与传统的代谢研究相比, 代谢组学融合了物理学、生物学及分析化学等多学科知识, 利用现代化的先进的仪器联用分析技术对机体在特定的条件下整个代谢产物谱的变化进行检测，并通过特殊的多元统计分析方法研究整体的生物学功能状况。由于代谢组学的研究对象是人体或动物体的所有代谢产物, 而这些代谢产物的产生都是由机体的内源性物质发生反应生成的，因此，代谢产物的变化也就揭示了内源性物质或是基因水平的变化，这使研究对象从微观的基因变为宏观的代谢物，宏观代谢表型的研究使得科学研究的对象范围缩小而且更加直观，易于理解, 这点也是代谢组学研究的优势之一. 代谢组学的优势主要包括：对机体损伤小，所得到的信息量大，相对于基因组学和蛋白质组学检测更加容易。由于代谢组学发展的时间较短, 并且由于代谢组学的分析对象是无偏向性的样品中所有的小分子物质，因此对分析手段的要求比较高, 在数据处理和模式识别上也不成熟，存在一些不足之处。同时生物体代谢物组变化快, 稳定性较难控制，当机体的生理和药理效应超敏时，受试物即使没有相关毒性，也可能引起明显的代谢变化，导致假阳性结果。代谢组学应用领域大致可以分为以下7个方面：

代谢组学技术及在毒理学研究中的应用

代谢组学技术及在毒理学研究中的应用摘要：代谢组学是定性和定量分析某一生物或细胞所有低分子量代谢产物，从而监测机体或活细胞中化学变化的一门科学，是系统生物学的重要组成部分。作为系统生物学重要组成部分的“代谢组学”，通过考察机体受毒物刺激后体液或组织中代谢物的整体动态变化轨迹，结合模式识别的多元分析方法，快速筛选毒性相关的分子标志物，进而更系统、更全面的揭示毒物作用于机体的典型特征，为相关毒性作用模型建立、环境或药物中毒性化学物的快速高通量筛选以及相关疾病的预防与治疗提供重要的科学依据。本文将从代谢组学的概况、代谢组学在毒理学中的应用进行综述。关键词：代谢组学；毒理学；应用 “代谢组学”(metabonomics)是指对机体因环境因素刺激、病理生理扰动或遗传修饰等引起的多种代谢指标动态变化的系统性定量检测新方法，该技术广泛用于植物学、药理学、毒理学、遗传学等学科领域。“代谢组学”最早是在1999年由英国的Jeremy Nicholson提出的，是在利用核磁共振技术检测生物体液组成成分的基础上结合模式识别的分析方法发展而来，主要是通过考察生物体系受环境刺激或病理生理扰动后的代谢产物动态变化，分析代谢产物整体的变化轨迹，以此阐述某种病理(生理)过程中所发生的一系列生物学事件及机制。毒理学是研究毒物与机体交互作用的一门学科，一方面探讨毒物对机体各种组织细胞、分子、特别是生物大分子作用及损害的机制，阐明毒物分子结构与其毒作用之间的关系；另一方面，也研究毒物的体内过程（吸收、分布、代谢转化、排泄）及机体防御体系对毒物作用的影响。“代谢组学”一经提出，其崭新的研究思路和无损伤的整体研究方法在包括药物开发、毒性评价及预测、营养和食物安全性评价等在内的众多领域得到日益广泛的重视和应用。 1. 代谢组学的概况 1.1代谢组学的定义及发展[1] 代谢组学是以组群指标分析为基础，以高通量检测和数据处理为手段，以信息建模与系统整合为目标的系统生物学的一个分支，是继基因组学、转录组学、

代谢组学在医药领域的应用与进展

代谢组学在医药领域的应用与进展一、学习指导 1.学习代谢组学的概念及内涵，掌握代谢组学的研究对象与分析方法。 2.熟悉代谢组学数据分析技术手段 3.了解代谢组学优势特点 4.了解代谢组学在医药领域的应用 5.了解代谢组学发展趋势二、正文基因组功能解析是后基因组时代生命科学研究的热点之一，由于基因功能的复杂性和生物系统的完整性，必然要从“整体”层面上来理解构成生物体系的各个模块功能。随着新的测量技术、高通量的分析方法、先进的信息科学和系统科学新理论的发展，加上生物学研究的深入和生物信息的大量积累，使得在系统水平上研究由分子生物学发现的组件所构成的生命体系成为可能[1]。系统生物学家们认为，将生命科学上升为“综合”科学的时机已经成熟，生命科学再次回到整合性研究的新高度，逐步由分子生物学时代进入到系统生物学时代[2]。系统生物学不同以往的实验生物学仅关注个别基因和蛋白质，它要研究所有基因、蛋白质，代谢物等组分间的所有相互关系，通过整合各组成成分的信息，以数学方法建立模型描述系统结构[3,4]。（一）代谢组学的概念及内涵代谢组学是继基因组学、转录组学和蛋白质组学之后，系统生物学的重要组成部分，也是目前组学领域研究的热点之一。代谢组学术语在国际上有两个英文名，即metabolomics 和metabonomics。Metabolomics是由德国的植物学家Fiehn等通过对植物代谢物研究提出来的，认为代谢组学（metabolomics）是定性和定量分析单个细胞或单一类型细胞的代谢调控和代谢流中所有低分子量代谢产物，从而监测机体或活细胞中化学变化的一门科学[5]。英国Nicholson研究小组从毒理学角度分析大鼠尿液成份时提出了代谢组学（Metabonomics）的概念，认为代谢组学是通过考察生物体系受扰动或刺激后（如某个特定基因变异或环境变化后），其代谢产物的变化或代谢产物随时间的变化来研究生物体系的代谢途径的一种技术[6]。国内的代谢组学研究小组基本用metabonomics一词来表示“代谢组学”。严格地说，代谢组学所研究的对象应该包括生物系统中所有的代谢产物。但由于实际分析手段的局限性，只对各种代谢路径底物和产物的小分子物质（MW<1Kd）进行测定和分析。（二）代谢组学优势特点代谢组学作为系统生物学的一个重要组成部分，代谢组可以更好地反映体系表型生物机体是一个动态的、多因素综合调控的复杂体系，在从基因到性状的生物信息传递链中，机体需通过不断调节自身复杂的代谢网络来维持系统内部以及与外界环境的正常动态平衡[7]。

我国在微生物代谢领域的研究现状及展望

我国在微生物代谢领域的研究现状及展望发表时间：2012-06-18T14:33:59.827Z 来源：《赤子》2012年第8期供稿作者：李夏 [导读] 微生物代谢是指微生物吸收营养物质维持生命和增殖并降解基质的一系列化学反应过程，包括有机物的降解和微生物的增殖。李夏（四川化工职业技术学院，四川泸州 646005）摘要：微生物代谢是指微生物吸收营养物质维持生命和增殖并降解基质的一系列化学反应过程，包括有机物的降解和微生物的增殖。在分解代谢中，有机物在微生物作用下，发生氧化、放热和酶降解过程，使结构复杂的大分子降解；合成代谢中，微生物利用营养物及分解代谢中释放的能量，发生还原吸热及酶的合成过程，使微生物生长增殖。文章主要介绍我国在微生物代谢领域的研究现状及对未来的展望，为我们呈现了一个广阔的微生物代谢世界。关键词：微生物代谢；分解代谢；合成代谢；研究现前言微生物在生长过程中机体内的复杂代谢过程是互相协调和高度有序的，并对外界环境的改变能够迅速做出反应。其原则是经济合理地利用和合成所需要的各种物质和能量，使细胞处于平衡生长状态。在实际生产中，往往需要高浓度的积累某一种代谢产物，而这个浓度又常常超过细胞正常生长和代谢所需的范围。因此要达到超量积累这种产物，提高生产效率，必须打破微生物原有的代谢调控系统，在适当的条件下，让微生物建立新的代谢方式，高浓度的积累人们所期望的产物[1]。 1 我国微生物代谢的研究现状 1.1 利用微生物代谢生产酶工业上，曾由植物、动物和微生物生产酶。微生物的酶可以用发酵技术大量生产，是其最大的优点。而且与植物或动物相比，改进微生物的生产能力也方便得多。微生物的酶主要应用于食品及其有关工业中。酶的生产是受到微生物本身严格控制。为改进酶的生产能力可以改变这些控制，如在培养基中加入诱导物和采用菌株的诱变和筛选技术，以消除反馈阻遏作用。 1.2 利用微生物代谢产生的代谢产物生产目的物在微生物对数生长期中，所产生的产物，主要是供给细胞生长的物质，入氨基酸、核苷酸、蛋白质、核酸、脂类和碳水化合物等。这些产物称为初级代谢产物。利用发酵生产的许多初级代谢产物，具有重大的经济意义，我国现已可以根据微生物代谢调控的理论，通过改变发酵工艺条件如pH、温度、通气量、培养基组成和微生物遗传特性等，达到改变菌体代谢平衡，过量生产所需要产物的目的。 1.3 利用微生物代谢理论发展产生了代谢工程代谢工程是指利用基因工程技术，定向的对细胞代谢途径进行修饰、改造，以改变微生物的代谢特征，并于微生物基因调控、代谢调控及生化工程相结合，构建新的代谢途径，生产新的代谢产物的工程技术领域。 1.4 改变微生物代谢途径生产目的物改变代谢途径是指改变分支代谢的流向，阻断其他代谢产物的合成，以达到提高目的产物的目的。改变代谢途径有各种方法，如加速限速反应，改变分支代谢途径流向、构建代谢旁路、改变能量代谢途径等不同方法[1]。 1.5 利用微生物代谢进行发酵数千年来由于科学技术进步缓慢，各种微生物工业也未能充分发展。直到20世纪中期才建立了一系列新的微生物工业。近几年来，由于微生物代谢工程的应用，发酵工业开始进入新的发展时期。发酵产品增长快、质量明显提高，在国民经济中起重要作用。 1.6 微生物代谢在环境方面的应用微生物降解是环境中去除污染物的主要途径。深人了解污染物在微生物内的代谢途径，将有助于人们优化生物降解的条件，从而实现快速的生物修复。这些代谢中间体大都通过萃取、分析方法进行逐个研究，并借助专家经验拟合出代谢途径，其动力学过程亦很少触及。代谢组学方法的采用有可能改变这一现状[2]。 1.7 利用微生物代谢进行赖氨酸的生产在许多微生物中，可用天冬氨酸作原料，通过分支代谢途径合成出赖氨酸、苏氨酸和甲硫氨酸。赖氨酸在人类和动物营养上是一种十分重要的必须氨基酸，因此，在食品、医药和畜牧业上需求量很大。但在代谢过程中，一方面由于赖氨酸对天冬氨酸激酶有反馈抑制作用，另一方面，由于天冬氨酸除用于合成赖氨酸外，还要作为合成甲硫氨酸和苏氨酸的原料，因此，在正常细胞内，就难以累积较高浓度的赖氨酸。为了解除正常的代谢调节以获得赖氨酸的高产菌株，工业上选育了谷氨酸棒杆菌的高丝氨酸缺陷型菌株作为赖氨酸的发酵菌种。由于它不能合成高丝氨酸脱氢酶，故不能合成高丝氨酸，也不能产生苏氨酸和甲硫氨酸，在补给适量高丝氨酸的条件下，可在含较高糖浓度和铵盐的培养基上，产生大量的赖氨酸[3]。 1.8 微生物代谢与分子生物学方法的结合随着遗传学、分子生物学等方法的不断发展，人们越来越多地将这些方法运用到微生物的研究工作中。一些野生菌的合成能力或分泌能力有限，目前可通过人工诱变或构建高效的基因工程菌株等方法对其进行改造以扩大应用范围此外，现在许多细菌合成拮抗物质的基因已被克隆测序，为使植物获得微生物所具有的特殊功能，一种可能的方法是通过基因工程将目的基因导入植物体内，使植物直接表达活性物质[4]。 2 展望 2.1 微生物代谢在医药行业的展望微生物在代谢过程中可分泌蛋白酶、纤维素酶、半纤维素酶、果胶酶、淀粉酶等几十种胞外酶进入培养基，这些酶有的可以将药物成分分解转化，形成新的化合物，有的可水解植物细胞壁的纤维素、半纤维素、果胶质等，使细胞破裂，利于有效成分溶出。特别是采用一些酶作用于药用植物材料，使细胞壁及细胞间质中的纤维素、半纤维素等物质降解，使细胞破裂，细胞间隙增加，减小细胞壁、细胞间物质传递屏障、对有效成分从胞内向胞外扩散的阻力减少，可促进有效成分的吸收提高。 2.2 微生物代谢在生理生化、微生物遗传育种方面的展望随着分子生物学理论与技术的飞速发展，尤其是基因组和后基因组时代的到来，传统上的生理学与遗传学的交叉融合越来越多，许多

药物动力学复习题及答案

药物动力学习题一、名词解释 1．药物动力学；2．隔室模型；3．单室模型；4．外周室；5．二室模型； 6．三室模型；7.AIC判据；8．混杂参数；9．稳态血药浓度；10．负荷剂量； 11．维持剂量；12．坪幅；13．达坪分数；14.平蚜稳态血药浓度； 15．蓄积系数；16．波动度；17．波动百分数：18.血药浓度变化率 19．生物利用度；20．绝对生物利用度；21．相对生物利用度；22．生物等效性；23．延迟商二、单项选择题 1．最常用的药物动力学模型是 A.隔室模型 B.药动一药效结合模型 C．非线性药物动力学模型 D.统计矩模型 E．生理药物动力学模型 2．药物动力学是研究药物在体内的哪一种变化规律 A.药物排泄随时间的变化 B．药物药效随时间的变化 C．药物毒性随时间的变化 D.体内药量随时间的变化 E．药物体内分布随时间的变化 3．关于药物动力学的叙述，错误的是 A.药物动力学在探讨人体生理及病理状态对药物体内过程的影响中具有重要的作用 B．药物动力学对指导新药设计、优化给药方案、改进剂型等都发挥了重大作用 C．药物动力学是采用动力学的原理和数学的处理方法，推测体内药物浓度随时间的变化

D．药物动力学是研究体内药量随时间变化规律的科学 E．药物动力学只能定性地描述药物的体内过程，要达到定量的目标还需很长的路要走 4．反映药物转运速率快慢的参数是 A．肾小球滤过率B.肾清除率 C．速率常数D.分布容积 E．药时曲线下面积 5．关于药物生物半衰期的叙述，正确的是 A．具一级动力学特征的药物，其生物半衰期与剂量有关 B．代谢快、排泄快的药物，生物半衰期短 C．药物的生物半衰期与给药途径有关 D．药物的生物半衰期与释药速率有关 E．药物的生物半衰期与药物的吸收速率有关 6．通常情况下与药理效应关系最为密切的指标是 A．给药剂量 B．尿药浓度 C．血药浓度 D．唾液中药物浓度 E．粪便中药物浓度 7．关于表观分布容积的叙述，正确的有 A．表观分布容积最大不能超过总体液 B．无生理学意义 C．表观分布容积是指体内药物的真实容积 D．可用来评价药物的靶向分布 E．表观分布容积一般小于血液体积 8．某药物的组织结合率很高，因此该药物 A．半衰期长 B．半衰期短 C．表观分布容积小

植物代谢组学的研究方法及其应用

植物代谢组学的研究方法及其应用 ★★★ BlueGuy(金币+3)不错，谢谢！近年来，随着生命科学研究的发展，尤其是在完成拟南芥(Arabidopsis thaliana) 和水稻(Oryza sativa) 等植物的基因组测序后，植物生物学发生了翻天覆地的变化。人们已经把目光从基因的测序转移到了基因的功能研究。在研究DNA 的基因组学、mRNA 的转录组学及蛋白质的蛋白组学后，接踵而来的是研究代谢物的代谢组学(Hall et al.，2002)。代谢组学的概念来源于代谢组，代谢组是指某一生物或细胞在一特定生理时期内所有的低分子量代谢产物，代谢组学则是对某一生物或细胞在一特定生理时期内所有低分子量代谢产物同时进行定性和定量分析的一门新学科(Goodacre，2004)。它是以组群指标分析为基础，以高通量检测和数据处理为手段，以信息建模与系统整合为目标的系统生物学的一个分支。代谢物是细胞调控过程的终产物，它们的种类和数量变化被视为生物系统对基因或环境变化的最终响应(Fiehn，2002)。植物内源代谢物对植物的生长发育有重要作用(Pichersky and Gang，2000)。植物中代谢物超过20万种，有维持植物生命活动和生长发育所必需的初生代谢物；还有利用初生代谢物生成的与植物抗病和抗逆关系密切的次生代谢物，所以对植物代谢物进行分析是十分必要的。但是，由于植物代谢物在时间和空间都具有高度的动态性(stitt and Fernie，2003)。尤其是次生代谢物种类繁多、结构迥异，且产生和分布通常有种属、器官、组织以及生长发育时期的特异性，难于进行分离分析，所以人们一直在寻找更为强大的检测分析工具。在代谢物分析领域，人们已经提出了目标分析、代谢产物指纹分析、代谢产物轮廓分析和代谢表型分析、代谢组学分析等概念。20世纪90年代初，Sauter 等(1991)首先将代谢组分析引入植物系统诊断，此后关于植物代谢组学的研究逐年增多。随着拟南芥等植物的基因组测序完成以及代谢物分析手段的改进和提高，今后几年进入此研究领域的科学家和研究机构将越来越多。 1研究方法代谢组学分析流程包括样品制备、代谢物成分分析鉴定和数据分析与解释。由于植物中代谢物的种类繁多，而目前可用的成分检测和数据分析方法又多种多样，所以根据研究对象不同，采用的样品制备、分离鉴定手段及数据分析方法各不相同。 1.1样品制备植物代谢物样品制备分为组织取样、匀浆、抽提、保存和样品预处理等步骤(Weckwerth and Fiehn，2002)。代谢产物通常用水或有机溶剂(如甲醇和己烷等)分别提取，获得水提取物和有机溶剂提取物，从而把非极性的亲脂相和极性相分开。分析之前，通常先用固相微萃取、固相萃取和亲和色谱等方法进行预处理(邱德有和黄璐琦，2004)。然而植物代谢物千差万别，其中很多物质稍受干扰结构就会发生改变，且对其分析鉴定所采用的设备也不同。目前还没有适合所有代谢物的抽提方法，通常只能根据所要分析的代谢物特性及使用的鉴定手段选择合适的提取方法。而抽提时间、温度、溶剂成分和质量及实验者的技巧等诸多因素也将影响样品制备的水平。

药物代谢动力学的研究

药物代谢动力学的研究摘要：超高效液相色谱(UPLC)和PBPK模型在药物代谢动力学研究发挥的重要的作用。UPLC是一种柱效高、发展前景好的液相色谱技术,是一种基于机制的数学模型；PBPK用于模拟化学物质在体内的分布代谢更方面对药物动力学的研究。药物代谢动力学的更深研究在药物研发中起到了重要意义及作用。关键词：药物代谢动力学 UPLC PBPK模型药物研发 Abstract: the high performance liquid chromatography (UPLC) and PBPK model in the study of the pharmacokinetic play an important role. UPLC is a column efficiency high, the prospects of the development of good performance liquid chromatography, is based on a mathematical model of the mechanism; PBPK used for simulation of the chemical substances in the body of metabolic distributed more medicine dynamics research. The pharmacokinetic deeper in drug development research has important significance and role. Keywords: Pharmacokinetic UPLC PBPK model Drug development 前言：动力学的基本理论和方法已经渗透到生物药剂学,药物治疗学,临床药理学及毒理学等多学科领域中。药物代谢动力学是应用数学处理方法,定量描述药物及其他外源性物质在体内的动态变化规律,研究机体对药物吸收、分布、代谢和排泄等的处置以及所产生的药理学和毒理学意义;并且探讨药物代谢转化途径,确证代谢产物结构,研究代谢产物的药效或毒性;提供药物效应和毒性的靶器官,阐明药效或毒性的物质基础,弄清药物疗效和毒性与药物浓度的关系[1]。 1、药物动力学的研究进展 1.1 群体药物动力学群体药物动力学是研究药物动力学群体参数的估算，药物动力学参数群体值不仅是临床用药所必需，而且有可能成为新药评价的一个必备参数。药物动力学参数群体值的估算有两种方法，一种是传统的二步法，另一种是近年来发展的一步法。后者亦名Nonmen程序法，它把药物动力学参数在患者身上的自身变异及患者间的变异全估算在内。根据变异值的大小也可预估一些生理、病理因素对药物动力学参数的影响。因而更具优越性，在个体化给药中，Nonmen常与Bayesian反馈法结合使用。 1.2 时辰药物动力学时辰药物动力学是指同一剂量在l天内不同时间给予时药物处置出现显著变异。如多数脂溶性药物的吸收，清晨比傍晚吸收更佳，另外象单硝酸异山梨酯在清晨服用时所导致的体位性低血压最为明显，同时达峰时间也较其他时间给药为短。一些疾病并非1天24小时机体均需要同等水平的药物，如心脏病患者在凌晨发病较多，若制成脉冲式给药，可产生预防作用；相反，如药物浓度始终维持在同一水平却容易带来耐药性，例如硝酸甘油和许多抗菌素类药物；再如只有当血浆中糖分较高时才需要较高的胰岛素。人们开始研究能够自动感知血糖水平，以调节胰岛素释放速率的智能给药装置。

代谢组学技术及其应用的研究进展

０．前言代谢组学是一种研究体内代谢产物的系统生物学方法，它能为疾病状态、药理毒理、基因功能的研究提供大量信息［１］，１９９９年Ｎｉｃｈｏｌｓｏｎ［２］将其定义为能定量测定生命系统对病理生理刺激或基因改变所产生的动态多参数代谢反应的一种方法（Ｍｅｔａｂｏｎｏｍｉｃｓｉｓｄｅｆｉｎｅｄａｓ‘ｔｈｅｑｕａｎ－ｔｉｔａｔｉｖｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｍｕｌｔｉｐａｒａｍｅｔｒｉｃｍｅｔａｂｏｌｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｌｉｖｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓｔｏｐａｔｈｏｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌｓｔｉｍｕｌｉｏｒｇｅｎｅｔｉｃｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ’）。它是继基因组学、蛋白质组学、转录组学后新近发展起来的一门新的组学，并与基因组学、蛋白质组学、转录组学等共同构成系统生物学。代谢组学考查的是生物机体内所有的代谢产物［３］，但主要关注的是分子量在１０００以内的小分子物质，基因组学和蛋白质组学分别从基因和蛋白质层面探寻生命活动，代谢组学则从代谢物层面上探寻生命活动，基因组学和蛋白质组学告诉你什么可能会发生，而代谢组学则告诉你什么确实发生了［４］。代谢产物能在一个生物体的细胞、细胞器、组织、器官、体液等各个层面上产生［５］，从某种意义上说机体内每一项生命活动都要受到代谢产物的调节和影响，因此，代谢组学研究可以了解和探索各项生命活动的整体代谢状况从而帮助人们更好地理解生命活动。目前代谢组学在药学、毒理学、疾病诊断、基因功能等生命科学的各个领域都有广泛应用，并已显示出其强大的优势，它在向各个学科渗透的同时，其自身技术和方法也在不断进步，随着系统生物学的发展，代谢组学正向真正的系统、综合、全面的目标迈进。１．代谢组学的研究方法代谢组学研究的基本方法是应用气相色谱质谱联用（ＧＣ－ＭＳ），液相色谱质谱联用（ＬＣ－ＭＳ），核磁共振波谱（ＮＭＲ）等先进的仪器分析技术来检测各种生物样品（包括血液、尿液、脑脊液、肝脏、病变组织等）中代谢物组的信息并结合模式识别和专家系统等分析计算方法对所得代谢组学数据进行处理，最后综合解析这些数据以探讨各种生命活动在代谢物层面上的规律和特征并用于评价药物疗效、检测药物毒性、诊断疾病、分析疾病状态等。代谢组学的技术平台主要包括样品制备、代谢产物检测和分析鉴定以及数据分析与模型建立。２．代谢组学的应用２．１代谢组学为药学和毒理学研究中的应用目前，代谢组学在药物安全性评价、新药开发、毒性标志物的筛选等方面应用广泛。Ｎｉｃｈｏｌｌｓ［６］运用代谢组学技术对药物引起磷脂质病的机理进行了研究，结果发现大鼠给药后不同时段尿液代谢组图谱发生变化。研究认为代谢组学技术能为药物引起磷脂质病微小生化改变的检测提供强有力的工具。Ｓｌｉｍ［７］利用代谢组学方法研究了地塞米松对磷酸二酯酶抑制剂诱导的大鼠脉管炎的治疗作用，发现大鼠尿液代谢组图谱与组织病理变化基本一致，研究认为尿液代谢组图谱的变化可反映主要的病理变化，代谢组学技术可非侵害地检测血管变化。在动物实验和临床试验中利用高通量的技术手段筛选和检测潜在的毒性物质是新药安全性评价的重要环节［８］，因为大多数药物通过广泛的生物转化作用可成为毒性明显不同的代谢物［９］，当毒物与细胞或组织相互作用时会引起机体关键代谢过程中内源性物质的比例和浓度发生变化，所以只有对这些代谢物的变化信息进行全面的分析研究才能更好地评价药物的安全性，大量研究表明代谢组学技术能快速获得这些信息［１０］，它可检测生物体在给药后整体的代谢反应过程，能综合考察药物的药效和毒性，能全面分析代谢产物的变化特点和规律，从而系统地评价药物的价值和开发前景。在毒理学研究中，代谢组学技术在研究毒物作用机制、预测药物毒性、鉴定对临床有用的生物标志物等方面发挥着重要作用［１１］。Ｗａｒｎｅ［１２］利用代谢组学技术研究３－三氟甲基－苯胺的毒理反应，成功鉴定出了与毒性反应有关的潜在生物标志物。Ａｚｍｉ等［１３］利用代谢组学技术研究了１－萘异硫氰酸酯（１－Ｎａｐｈｔｈｙｌｉｓｏｔｈｉｏｃｙａｎａｔｅ，ＡＮＩＴ）的肝毒性作用，研究认为代谢组学技术能够在器官、亚器官等不同水平上认识不同的毒理学机制。鉴于代谢组学技术在药学和毒理学研究中的巨大贡献，英国帝国理工学院已与六家医药公司联合成立了名为毒理代谢组学（ｔｈｅＣｏｎｓｏｒ－ｔｉｕｍｆｏｒＭｅｔａｂｏｎｏｍｉｃＴｏｘｉｃｏｌｏｇｙ，ＣＯＭＥＴ）的研究组织，该组织旨在从方法学上建立一套毒理代谢组学研究体系和通用的标准评价方法，采用１ＨＮＭＲ技术分析尿液和血液代谢组信息以用于候选药物临床前的毒性检测［１４］。近来，Ｃｌａｙｔｏｎ［１５］又提出了药物代谢组学的概念（ｐｈａｒｍａｃｏ－ｍｅｔａｂｏｎｏｍｉｃｓ，ｗｈｉｃｈｗｅｄｅｆｉｎｅａｓ‘ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｏｕｔｃｏｍｅ（ｆｏｒｅｘ－ａｍｐｌｅ，ｅｆｆｉｃａｃｙｏｒｔｏｘｉｃｉｔｙ）ｏｆａｄｒｕｇｏｒｘｅｎｏｂｉｏｔｉｃｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎｉｎａｎｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｂａｓｅｄｏｎａｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｐｒｅ－ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎｍｅｔａｂｏｌｉｔｅｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ’）。２．２代谢组学在疾病研究和诊断中的应用近年来，代谢组学技术已广泛应用于心血管疾病、糖尿病、癌症等疾病的诊断和研究。在心血管疾病方面，Ｂｒｉｎｄｌｅ［１６］利用基于１ＨＮＭＲ的代谢组学技术对冠心病人的血清代谢组进行了分析，结果显示疾病组与正常组代谢组图谱存在明显差异，研究认为代谢组学技术不仅能快速、准确的诊断冠心病还能区分疾病的严重程度。Ｍａｒｔｉｎ［１７］运用代谢组学技术研究了不同饮食对动脉粥样硬化形成的影响，结果发现极低密度脂蛋白（ＶＬＤＬ）、胆固醇（ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ）、Ｎ－乙酰基糖蛋白（Ｎ－ａｃｅｔｙｌｇｌｙ－ｃｏｐｒｏｔｅｉｎｓ）与动脉粥样硬化的形成呈正相关，白蛋白赖氨酰残基（ａｌｂｕ－ｍｉｎｌｙｓｙｌｒｅｓｉｄｕｅｓ）、氧化三甲胺（ｔｒｉｍｅｔｈｙｌａｍｉｎｅ－Ｎ－ｏｘｉｄｅ）与之呈负相关，此外，在预测动脉粥样硬化变性方面代谢组学数据可达８９％，而常规方法只有６０％，研究认为代谢组学技术不仅能区分不同饮食诱导的动脉粥样硬化的生物反应（尤其是多参数代谢反应），还能发现新的与疾病进程呈正相关或负相关的潜在标志物，从而帮助人们更好地认识疾病发病的危险因素。在糖尿病方面，Ｈｏｄａｖａｎｃｅ［１８］认为代谢组学技术是研究２型糖尿病和胰岛素抵抗的有力工具，它能够识别那些常规方法无法识别的代谢产物。Ｙａｎｇ［１９］对比分析２型糖尿病人和正常人血清代谢组图谱发现２型糖尿病人的血清脂肪酸代谢谱与正常人存在差异，研究认为利用代谢组学方法检测血清脂肪酸代谢状况可快速诊断２型糖尿病。Ｙｕａｎ等［２０］对２型糖尿病人尿液进行代谢组学分析并发现了马来酸（Ｍａｌｅｉｃａｃｉｄ）、氧基乙酸（Ｏｘｙｌａｃｅｔｉｃａｃｉｄ）、４－氨基苯甲酸（４－Ａｍｉｎｏｂｅｎｚｏｉｃａｃｉｄ）等与２型糖尿病有关的潜在生物标志物。在癌症方面，Ｗｈｉｔｅｈｅａｄ［２１］认为代谢组学技术不仅能分析水溶性和脂溶性的癌组织提取物还能发现和鉴定在疾病不同阶段的特征性代谢产物，它是研究和诊断癌症的有力工具。Ｙａｎｇ等［２２］利用代谢组学技术对比分析了肝癌、肝炎、肝硬化患者及正常对照者的尿液代谢组信息，结果显示各组患者尿液代谢组信息存在明显差异，研究认为代谢组学技术不仅能清楚地区分患者和正常人还能诊断出患者是患肝炎、肝硬化还是肝癌，这对降低误诊率意义重大，研究还指出通过代谢组学技术鉴定出的尿液核苷在癌症诊断方面优于传统的肿瘤标志物甲胎蛋白（ａｌｐｈａ－ｆｅｔｏｐｒｏｔｅｉｎ，ＡＦＰ）。代谢组学不仅在上述影响人类健康的重大疾病中有广泛的应用，目前还应用于泌尿系统疾病［２３］、神经系统疾病［２４］、高血压［２５］、先天性代谢缺陷［２６］等疾病的研究和诊断。这些研究均表明代谢组学是疾病研究和诊断的有力工具，它的应用为疾病研究和诊断开辟了新的领域。２．３代谢组学在其它领域的应用代谢组学凭借其独特的优势和应用潜力不仅在药学、毒理学、疾病代谢组学技术及其应用的研究进展苏州大学体育学院岳秀飞史晓伟［摘要］代谢组学是一种研究生物体内所有小分子代谢物的系统生物学方法，它利用气相色谱质谱联用(GC-MS)，液相色谱质谱联用(LC-MS)，核磁共振波谱(NMR)等先进的仪器分析技术来检测各种生物样品中代谢物组的信息并结合模式识别等分析计算方法对所得代谢组学数据进行处理，最后综合解析这些数据以用于评价药物疗效、检测药物毒性、诊断疾病、分析疾病状态。代谢组学自提出以来发展十分迅速，目前已在药学、毒理学、疾病研究和诊断等领域得到广泛应用。本文主要对代谢组学的概念，研究方法及其应用进行综述，最后就代谢组学的发展趋势作一讨论。［关键词］代谢组代谢组学核磁共振气相色谱质谱联用液相色谱质谱联用９５ ——

代谢组学在植物研究领域中的应用

Botanical Research 植物学研究, 2016, 5(1), 26-33 Published Online January 2016 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/a6324610.html,/journal/br https://www.wendangku.net/doc/a6324610.html,/10.12677/br.2016.51005 Application of Metabolomics in Plant Research Guixiao La1, Xi Hao1, Xiangyang Li1, Mingyi Ou2, Tiegang Yang1* 1Industrial Crops Research Institute, Henan Academy of Agricultural Sciences, Zhengzhou Henan 2China Tobacco Guizhou Industrial Co. Ltd., Guiyang Guizhou Received: Dec. 10th, 2015; accepted: Dec. 25th, 2015; published: Dec. 30th, 2015 Copyright ? 2016 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.wendangku.net/doc/a6324610.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Metabolomics is an emerging omics technology after genomics and proteomics, which can qualify and quantify all small molecular weight metabolites in an organism or cells in a short time. With the technology development of gas chromatography-mass spectrometer (GC-MS), liquid chroma-tography-mass spectrometer (LC-MS) and capillary electrophoresis-mass spectrometry (CE-MS), and the improvement of data process method and presented huge advantages, plant metabolomics has been used in multiple research fields such as functional genomics, metabolism pathway, crop improvement... In this paper, we reviewed the recent progress in plant metabolomics and the put-ative problem in this research field. Moreover, the application prospects of the plant metabolom-ics were also forecasted. Keywords Metabolomics, Plant, Advance, Prospect 代谢组学在植物研究领域中的应用腊贵晓1，郝西1，理向阳1，欧明毅2，杨铁钢1? 1河南省农业科学院经济作物研究所，河南郑州 2贵州中烟工业有限责任公司，贵州贵阳 *通讯作者。