代谢综述

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1 代谢组学的发展历史和精髓

代谢是生命活动中所有(生物)化学变化的总称。代谢活动是生命活动的本质特征和物质基础。因此，对代谢物的分析向来就是研究生命活动分子基础的一个重要突破口。生物代谢的系统化科学研究始于18世纪末到19世纪早中期，经过半个多世纪的努力，人们对代谢活动的物质基础和化学本质有了较为详尽的认识。这些科学研究均以经典“还原论”为研究哲学基础，对代谢途径或者其中的某些环节进行了“各个击破”的详尽研究，充分认识了各代谢途径或环节的分子机理。然而，孤立的代谢途径或环节是不存在的。伴随着21世纪的来临，对生物体系的认识需要从整体(或系统)水平进行，随之而诞生了系统生物学的思想。这种研究哲学的转变引发了近两百种所谓“组”和“组学”思想和概念的出现。

所谓代谢组是指生物体内源性代谢物质的动态整体。然而，传统的代谢概念既包括生物合成也包括生物分解，因此理论上代谢物包括核酸、蛋白质、脂类以及其他小分子代谢物质。但为了有别于基因组、转录组和蛋白质组，代谢组目前只涉及相对分子质量约小于1000的小分子代谢物质。

代谢组学是关于生物体内源性代谢物质的整体及其变化规律的科学。代谢组学的中心任务包括检测、量化和编录生物内源性代谢物质的整体及其变化规律，联系该变化规律与所发生的生物学事件或过程的本

质。

在基因组学、转录组学和蛋白质组学等概念存

在的同时，为什么还需要代谢组学的概念呢?首

先，这是因为对生物体系而言，基因、转录子和

蛋白质的存在为某生物学事件或过程的发生奠定了

物质基础，但这个事件或过程有可能不发生;而代

谢物的存在反映生命过程中己经发生了的生物化学

反应，其变化正是对该生物事件或过程的反映。其

次，绝大多数生物由宿主和与之共进化而共生的客

体共同组成，是所谓的超级生物体。

譬如，一个健康的人体由人体和与之共生的菌群两

部分组成。因此，研究人体显然需要对人本

身、菌群及其相互作用等在系统水平对所发生的生

物事件进行整体性认识。但是，体内菌群中菌种繁

多而且多数暂时无法进行体外培养，对这个共生体

仅仅从基因组和蛋白质组水平进行研究，有必然的

困难和方法上的不足。况且仅肠道菌群的细胞数量

和基因组规模均至少为人体的10倍！因此，仅

仅研究宿主本身的基因或细胞，最多只能认识正常

人体的一小部分。

而人体的整体代谢活动包括宿主机体本身的代

谢、寄生菌群的代谢、两者的共代谢以及两者代谢物质交换引起的变

化，建立这些生命活动的

相互联系才可能完成所谓“系统水平的认识”。尿

液和血液代谢组包含了人体内每一个细胞的代谢信

息(包括宿主和菌群)，也包含了宿主和菌群代谢活

动的相互作用，人体尿液和血液代谢组也携

带着宿主和菌群基因组成、调控和表达状态，以及

蛋白质功能体现等等信息。因而，对该系统代谢组

的分析也是对基因组、转录组和蛋白质组水平研究

生物系统的一个重要补充。事实上，近来人们己经

使用代谢组学方法研究宿主和菌群代谢的相互作

用，证实了其可行性，而且已逐渐成为一个引人注

目的研究热点。如今，以代谢组学为基础的

全局系统生物学(globalsystemsbiology)思想已经诞

生而且正处于快速发展阶段。

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代谢组学技术的原理

代谢组学利用波谱或光谱学方法对生物体液及组织中

的代谢产物进行监测，将所得数据通过多元统计分析和模式

识别方法进行分析，了解由外源性物质和药物的作用而引起

的内源性代谢产物的变化，并将这种变化与核磁共振谱或质谱的谱图模式对应起来，从而找出外源性物质作用的靶器官

和作用位点，进而确定与之相关的生物标记物，确定药物或

毒物作用机制，进行毒性分类和筛选

文献2

1 代谢组学的研究技术和方法

先进的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。完整

的代谢组学分析的流程包括样品的制备、样品分析和

数据的解析。样品的制备包括样品的采集和预处理。

与原有的各种组学技术只分析特定类型的化合

物不同，代谢组学所分析的对象的大小、数量、官能

团、挥发性、带电性、电迁移率、极性等物理化学参数

差异很大，要对它们进行无偏向的全面分析，单一的

分离分析手段难以胜任。核磁共振(NMR)、色谱-

质谱联用等是最常用的分析方法，这2种方法各具

特点，互为补充。NMR[’一‘，s一’OJ具有不破坏样品的显著特点，同时没有偏向性，对所有化合物的灵敏度

相同，且可提供化合物的结构信息;近年随着电喷雾

等软电力技术的出现，质谱越来越多地应用于多肤

和蛋白等生物样本分析中〔’‘一’礴〕。同样，质谱也适用于生物小分子的分析，特别是气一质联用(GC/MS)、

液一质联用(LC/MS)和电泳一质谱联用(CE/MS)等联

用技术，是对代谢物逐一定性定量时不可缺少的手

段，而且在进行相对分子质量测定及分子式推算时，

质谱是无可取代的。另外红外光谱、库仑分析、紫外

吸收、荧光散射、发射性检测、光散射等分离分析手

段及其组合都出现在代谢组学的研究中;面对大量、

多维的数据信息，如何计算处理，充分抽提所获得的

数据中的潜在信息，是代谢组学研究的重要内容。

对数据的分析需要应用一系列的化学计量学方法。

主成分分析(PCA)将高维数据降维，并将数据投影变换到变异最大的主轴上，从而提取出数据集的特

征，这种方法简便易懂，是目前代谢组数据处理的主

要方法〔‘2一’4〕。神经网络等智能分类算法也被应用

于代谢物组数据处理中[8]。还有研究者应用统计

实验设计和偏最小二乘法对代谢物组分析信号进行

处理〔”〕，或用层次聚类分析和K一最近邻的方法对

19种毒性物质的NMR分析数据分类，成功地分辨

了空白组、肝毒性组、肾毒性组和其他作用组〔’‘了，根

据不同的数据类型和研究目标，代谢组学可以采用

各种模式识别/多元统计分析技术和方法〔‘]。

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2 代谢组学的研究方法

体液中的代谢物质与细胞、组织和整体水平的

生物化学状态密切相关。正常状态下机体中的代谢

物组成处在一个动态的平衡当中。当机体受到毒性