代谢组学与化学计量学
代谢组学技术
代谢组学技术代谢组学是一种新兴的研究领域，它将分子生物学、生物化学和生物信息学等多学科知识相结合，利用高通量技术对生物体内代谢产物的组成和变化进行研究。
代谢组学技术的应用范围非常广泛，包括药物研发、临床诊断、食品安全、环境监测等领域。
本文将从代谢组学技术的原理、方法、应用等方面进行介绍。
一、代谢组学技术的原理代谢组学技术的原理是通过对生物体内代谢产物的组成和变化进行分析，从而揭示生物体内代谢通路的变化和代谢物之间的相互作用。
代谢产物可以是小分子化合物、蛋白质、核酸等，其中以小分子化合物的研究应用最广泛。
代谢产物的组成和变化与生物体的生理状态密切相关，因此代谢组学技术可以用来研究生物体在不同生理状态下的代谢变化，例如疾病状态、药物作用、环境污染等。
代谢组学技术的研究对象主要包括代谢物组成分析、代谢物变化分析、代谢通路分析和代谢物作用机制分析等。
代谢物组成分析是指对生物体内代谢产物的种类和数量进行分析，例如利用质谱、核磁共振等技术对生物体内代谢产物进行定性和定量分析。
代谢物变化分析是指对生物体内代谢产物的变化进行分析，例如在不同生理状态下对代谢产物的变化进行比较分析。
代谢通路分析是指对生物体内代谢通路的结构和功能进行分析，例如通过代谢产物的组成和变化分析来揭示代谢通路的变化。
代谢物作用机制分析是指对代谢产物的作用机制进行分析，例如通过代谢产物的作用机制来研究药物的作用机制等。
二、代谢组学技术的方法代谢组学技术的方法包括样品处理、代谢产物分析和数据分析等步骤。
样品处理是代谢组学研究的关键步骤，它涉及到生物样品的采集、处理和保存等方面。
代谢产物分析是代谢组学研究的核心步骤，它涉及到代谢产物的分离、检测和定量等方面。
数据分析是代谢组学研究的重要步骤，它涉及到数据的预处理、质量控制和统计分析等方面。
下面将具体介绍代谢组学技术的方法。
1. 样品处理样品处理是代谢组学研究的关键步骤，它涉及到生物样品的采集、处理和保存等方面。
代谢组学在医学中的应用
在临床试验中，代谢组学可以帮助医生对患 者进行更加精确的分组，从而提高试验的准 确性和可靠性。
案例分析：代谢组学在癌症诊断与分型中应用
癌症诊断
癌症分型
癌症治疗监测
代谢组学通过分析癌症患者体液中的 代谢物，可以发现与癌症相关的生物 标志物，如某些特定的氨基酸、糖类 或脂类代谢物，从而实现癌症的早期 诊断。
02
CATALOGUE
疾病诊断与分型
代谢组学在疾病诊断中应用
生物标志物的发现
代谢组学通过分析生物体液（如 血液、尿液等）中的代谢物，可 以发现与特定疾病相关的生物标 志物，为疾病诊断提供依据。
早期诊断
代谢组学能够检测到疾病早期的 代谢变化，有助于实现疾病的早 期诊断，提高治疗效果和患者生 存率。
04
CATALOGUE
营养与健康管理
代谢组学在营养学研究中应用
评估营养状况
通过分析生物体液中的代谢物，代谢组学可以全面评估个 体的营养状况，包括蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素 和矿物质等营养素的摄入、吸收和代谢情况。
揭示营养与健康关系
代谢组学可以揭示营养素与人体健康之间的复杂关系，包 括营养素对基因表达、代谢通路和生理功能的影响，以及 营养素缺乏或过量对健康的潜在危害。
代谢组学发展历程
代谢轮廓分析阶段
早期代谢组学研究主要关注单一或少数代谢产物的变化， 采用色谱、质谱等分析技术对生物样品进行代谢轮廓分析 。
代谢组学概念提出
随着分析技术的进步和生物信息学的发展，代谢组学的概 念逐渐形成，开始关注生物体内所有代谢产物的变化。
代谢组学技术平台建立
近年来，代谢组学技术平台不断完善，包括样品前处理、 数据采集、数据处理与分析等各个环节，为代谢组学研究 的深入开展提供了有力支持。
药代动力学^^关于代谢组学的概述
药代动力学^^关于代谢组学的概述代谢组学在中药研究中的应用前言代谢组学(metabonomics/metabolomics)是继基因组学和蛋白质组学之后，在20世纪90年代中期发展起来的一门新学科，是系统生物学的重要组成部分。
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，代谢组学则是对其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。
随着药物研发水平的提高，外源化合物也日渐增多，传统的毒性筛选方法已不能满足当前药物毒理学研究的需求。
现代生物学研究表明，大多数病理过程是在基因调控下进行的(迅速坏死除外)。
药物往往会直接或间接地引起基因表达的改变，特定基因表达的差异在代谢物水平上被进一步放大。
代谢组学是利用高通量检测技术在代谢物的整体水平上检测机体在药物暴露后的各种生理生化指标，结合传统的病理学终点，可以对药物的毒性作用机制进行深入的了解。
多年来，中药多成分、多靶点和作用的多样性，给其作用机制研究、安全性研究和传统理论与现代医学理论的结合认识，以及中医治疗疾病的整体观念的理解等具有相当的困难。
而代谢组学是反应机体状况的分子集合与其功能之间的关系，所有对机体健康影响的因素均可反映在代谢组中，即代谢组学具有明显的整体反应性的特点。
这一特点与中医治疗疾病的整体观念十分吻合。
因此认为应用代谢组学方法研究中药的作用物质基础、作用机制，甚至安全性都是值得探索的。
本世纪以来，代谢组学的飞速发展和其应用领域的不断扩展，为中药研究提供了新的研究理念和研究方法。
1、代谢组学的发展代谢组学（metabolomics）的出现是生命科学研究的必然。
在20世纪90年代中期发展起来的代谢组学，是对某一生物或细胞中相对分子量小于1,000的小分子代谢产物进行定性和定量分析的一门新学科。
代谢组作为系统生物学的重要组成部分，在医药领域具有广泛的应用前景。
代谢组学的出现是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想。
代谢组学技术的原理及应用
代谢组学技术的原理及应用随着科技的不断进步和人们对健康的重视，代谢组学技术应运而生。
代谢组学是一种研究生物体基因表达和代谢物水平变化关系的技术，其应用涉及医学、营养、环境等多个领域。
本文将探讨代谢组学技术的原理和应用。
一、代谢组学的原理代谢组学技术的主要原理是基于“代谢组”的概念，即将不同状态下细胞内的代谢物谱进行全面比较和分析，从而发现不同状态下的“代谢指纹”，了解细胞代谢变化的机制。
代谢组学技术主要包含以下几个方面：1. 代谢物分析技术代谢物分析技术是代谢组学技术的核心之一。
代谢物分析技术的目标是检测和定量已知的代谢物，以及识别未知的代谢物。
代谢物分析技术主要包括质谱法、核磁共振（NMR）法、色谱法等。
2. 数据分析技术代谢组学技术的数据分析技术主要包括统计学分析、模式识别和计算机学习等。
这些技术可以帮助研究者快速分析大量数据并筛选出具有差异性的代谢物，挖掘潜在的生物标记物和生物通路。
3. 生物信息学技术代谢组学技术也与生物信息学技术密切相关。
生物信息学技术主要用于代谢通路分析、信号通路分析和生物网络分析等方面，可以为代谢组学的结果提供更加深入的分析和解释。
二、代谢组学在医学领域的应用1. 诊断疾病代谢组学技术可以用于疾病的诊断。
例如，肝癌患者血液中甲烷二酸和花生四烯酸水平较高，可以作为肝癌的生物标记物进行诊断。
此外，代谢组学技术还可以用于诊断糖尿病、肥胖等代谢性疾病。
2. 病因研究代谢组学技术可以帮助研究者了解疾病的发生和发展机制。
例如，通过代谢组学技术可以了解肝炎病毒感染后人体代谢变化的机制及反应。
3. 药物筛选代谢组学技术可以帮助研究者了解药物对细胞代谢的影响，从而筛选出更加安全有效的药物。
研究人员可以通过代谢组学技术了解药物的代谢机制、药物对代谢物的影响以及副作用产生的机制，以此为基础进一步研发药物。
三、代谢组学在营养学领域的应用1. 了解人体代谢变化代谢组学技术可以帮助研究者了解食物对人体代谢的影响。
代谢组学医学课件
通过代谢组学的研究，可以发现癌症的早期预警标志物、疗效评估指标 以及潜在的治疗靶点，为癌症的诊断和治疗提供新的思路和方法。
糖尿病代谢组学研究
糖尿病代谢组学研究主要关注糖代谢、脂肪代谢、蛋 白质代谢、维生素和矿物质代谢等方面的变化，以及 这些变化与糖尿病并发症的关系。
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代谢组学实验设计原则
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样本代表性
选择的生物样本应具有代表性 ，能够反映整体群体的代谢特
征。
实验可重复性
实验设计应确保可重复性，以 便验证结果的可靠性和稳定性
。
控制无关变量
应控制实验中的无关变量，以 减小其对实验结果的影响。
对照设置
合理设置对照组，以便更好地 比较不同组之间的代谢差异。
质谱技术（MS）
通过测量代谢产物的质量，来确定其成分和结构，具有高灵敏度和高 分辨率的特点。
气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）
结合了气相色谱的分离能力和质谱的鉴定能力，适用于复杂生物样本 中代谢产物的分析。
高效液相色谱-质谱联用技术（LC-MS）
适用于分析热不稳定、极性或大分子量代谢产物，具有高分离效能和 鉴定能力。
THANKS
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探索代谢组学与其他组学的整合分析方法
代谢组学研究需要与其他组学研 究相结合，以更全面地了解生物
系统的复杂性和动态性。
探索代谢组学与基因组学、转录 组学、蛋白质组学等其他组学的 整合分析方法，建立多组学数据
分析平台。
代谢组学概述
代谢组学概述代谢组学(metabonomics/metabolomics)是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式，是系统生物学的组成部分。
其研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。
先进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。
一：代谢组学分析流程一般来说，代谢组的分析流程有：首先将代谢组分进行预处理，预处理的方法由测量分析方法决定，如使用质谱方法分析，则需要预先对代谢组分进行分离和离子化。
接着，再对预处理后的组分进行定性和定量分析。
预处理中，常用分离方法包括：气相色谱（Gas chromatography，GC），高效液相色谱（High performance liquid chromatography，HPLC）。
气相色谱具有较高的分辨率，但需要对代谢组分进行气化，并且对组分分子质量有一定的限制。
高效液相色谱也在代谢组分析中被广泛地使用，因其在液相中对代谢组分进行分离，因此不用对组分进行气化，相较气相色谱具有测量范围更广，更灵敏的优点。
此外，毛细管电泳法（Capillary electrophoresis）也可以对代谢组分进行分离，其应用较少，但在理论上其分离效率比高效液相色谱法高。
在预处理时，常常会加入内参（internal standards），以方便后续对样品的质量进行监控和对比，由于不同的实验批次、样品顺序对后续测量也有一定对影响，因此，还会加入空对照和混合样品对照来进行质量监控。
对不同的代谢组分进行定性和定量分析的方法包括质谱分析法（Mass spectrometry，MS)和核磁共振谱（Nuclear Magnetic Resonance Imaging，NMR）等。
其中，质谱分析法具有灵敏度高，特异性强等优点，被广泛地应用于检测代谢组分，可以对经过分离、离子化处理后的代谢组分进行定性和定量。
代谢组学的理论与方法
代谢组学的理论与方法近年来，随着生物技术的不断发展，代谢组学成为了一个备受关注的热点领域。
代谢组学是一种基于代谢产物的定量分析方法，它可以分析代谢产物的组成和变化，从而揭示生物体在不同状态下的变化规律和生理机制。
本文将从代谢组学的理论和方法两个方面来介绍这一领域的研究进展。
一、代谢组学的基本理论代谢组学的基本理论是基于代谢产物的定量分析方法，它的研究对象主要是代谢产物及其在生物体内的代谢途径。
代谢产物是生物体内代谢活动的最终产物，它们的种类和数量可以反映生物体的代谢状态和生理活动水平。
代谢组学的研究方法主要包括代谢产物筛查、定量分析和生物信息学分析。
代谢产物筛查是代谢组学的基础研究方法，它通过对代谢产物进行筛选和分析，以确定需要研究的代谢产物种类和数量。
代谢产物的筛查可以通过高通量分析平台来实现，例如质谱分析、核磁共振分析等。
定量分析是代谢组学的核心技术，它通过定量测定代谢产物的含量，以揭示代谢产物在不同状态下的变化规律和生理机制。
定量分析可以采用色谱-质谱联用技术、电泳技术等方法进行。
生物信息学分析是代谢组学的重要组成部分，它通过对代谢产物数据进行统计分析和生物信息学处理，以揭示代谢物之间的相互作用和生物活性。
生物信息学分析主要包括数据挖掘、生物网络分析、代谢物注释等技术。
二、代谢组学的研究方法从代谢产物筛查、定量分析和生物信息学分析等方面来看，代谢组学研究的核心在于代谢产物的鉴定和分析。
代谢产物的鉴定是代谢组学研究的初始步骤，它需要对代谢产物进行离子化和分离，以确定代谢产物的分子式和结构。
代谢产物的离子化可以通过电荷耦合质谱（CCMS）和高分辨率相同质谱（HRMS）等方法来实现。
分离方法主要包括气相色谱（GC）、液相色谱（HPLC）、超高效液相色谱（UHPLC）等。
代谢产物的分离和鉴定需要结合多种技术手段进行，例如核磁共振（NMR）、原子荧光光谱（AFS）、紫外光谱（UV）、质谱（MS）等方法。
代谢组学及其发展
代谢组学及其发展代谢组学及其发展摘要：代谢组学是上世纪九十年代中期发展起来的一门新兴学科，是系统生物学的重要组成部分。
它是关于生物体系内源代谢物质种类、数量及其变化规律的科学，研究生物整体、系统或器官的内源性代谢物质及其所受内在或外在因素的影响。
关键词：代谢组学，研究方法，组学运用，中药学1 代谢组学代谢组学(metabonomics/metabolomics)是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式，是系统生物学的组成部分。
其研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。
先进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。
2代谢组学的研究方法2.1研究范围代谢组学主要研究的是作为各种代谢路径的底物和产物的小分子代谢物（MW<1000）。
在食品安全领域，利用代谢组学工具发现农兽药等在动植物体内的相关生物标志物也是一个热点领。
其样品主要是动植物的细胞和组织的提取液。
2．2常用的分析技术主要技术手段是代谢组学以液相色谱一质谱(LC．MS)、气相色谱-质谱(GC．Ms)、核磁共振谱(NMR)等方法为主要研究手段[1.2.3]，其中以NMR为主。
通过检测一系列样品的NMR 谱图，再结合模式识别方法，可以判断出生物体的病理生理状态，并有可能找出与之相关的生物标志物（biomarker）。
为相关预警信号提供一个预知平台。
据不同的研究对象和研究目的，Fiehn 将生物体系的代谢产物分析分为4个层次：(1)代谢物靶标分析对某个或某几个特定组分的分析。
在这个层次中，需要采取一定的预处理技术除掉干扰物，以提高检测的灵敏度。
(2)代谢轮廓(谱)分析对少数所预设的一些代谢产物的定量分析。
如某一类结构、性质相关的化合物，某一代谢途径的所有中间产物或多条代谢途径的标志性组分。
进行代谢轮廓(谱)分析时，可以充分利用这一类化合物的特有的化学性质，在样品的预处理和检测过程中，采用特定的技术来完成。
【代谢组学技术】应用于代谢组学中的技术及化学计量方法
【代谢组学技术】应用于代谢组学中的技术及化学计量方法主要内容：1.应用于代谢组学中的技术概述2.核磁共振波谱法（NMR）3.质谱（MS）4.液相色谱—质谱联用（LC-MS）5.气相色谱-质谱联用（GC-MS）6.毛细管电泳-质谱（CE-MS）7.代谢组学数据的化学计量方法1. 应用于代谢组学中的技术概述1.1 如何获得有效、可靠的代谢组学数据•选用高灵敏度和高选择性以及能够检测大多数代谢物的技术；•在给定的生物样品中，能够提供高度可重复性且低成本。
•目前没有一种分析工具具备上述所有特征，但目前应用最广泛的代谢组学方法：核磁共振波谱（NMR）和质谱（MS）与气相色谱（GC）、液相色谱、（LC）或毛细管电泳（CE）联用。
•然而，这些分析平台都不能单独提供生物样品中整个代谢组的全面鉴定和量化，因为每种不同技术都有一系列优缺点。
1.2 非靶向代谢谱分析•核磁共振波谱（NMR）应用于代谢组学，采用的是非靶向的方法，关注的是整体全局的代谢情况。
非靶向代谢谱分析目的：通常用于鉴定和相对量化代谢物，这些代谢物依据分类，具有不同的功能。
•这种方法通常与生物标记物的发现、诊断和与疾病病理生理学相关假说的产生有关。
Ø优点：不必事先知道给定生物样品的代谢物种类；•缺点：只对代谢物进行半定量，没有适当注释下，就识别出显著的峰，使深层机理和生化的理解复杂化。
•代谢物注释是确定代谢物结构和功能的过程，代谢物识别能力的局限性一直是代谢物组学研究的主要障碍之一。
1.3 靶向代谢谱分析•质谱（MS）常被用于靶向代谢组学研究，重点是精确定量和鉴定一组特定的已知代谢产物。
•靶向代谢谱分析的目的：确定并对感兴趣的代谢物进行绝对定量分析，这是通过光谱匹配到真实的参考化合物来实现的，该参考化合物通常作为同位素标记化合物加入或用作标准曲线生成的额外标准物。
•通常与食品或药物管理引起的特定代谢物和途径的变化相关，是药物开发和毒理学中的重要分析工具。
代谢组学及其在药学中的应用
收稿日期:2006Ο10Ο08基金项目:教育部博士点资金项目(20060163004)作者简介:蔡爽(1972Ο),女(满族),辽宁沈阳人,硕士,副教授,主要从事临床药理学的研究,Tel .024Ο83282052,E Οmail tengyan@yahoo 1com 。
文章编号:1006Ο2858(2007)07Ο0445Ο06代谢组学及其在药学中的应用蔡 爽,孙 博,李发美(沈阳药科大学药学院,辽宁沈阳110016)摘要:目的对代谢组学(metabonomics )、代谢组学的主要研究方法和代谢组学在药学各领域中的应用作一综述。
方法检索归纳相关文献35篇,按照代谢组学的基本思想、研究方法、在药学各领域的应用分类综述。
结果代谢组学在药学领域中广泛应用于药物安全性评价、作用机制研究、新药的研发和中药的药效物质基础研究。
关键词:代谢组学;代谢物;药学中图分类号:R96 文献标志码:A 代谢组学起源于20世纪80年代,1985年Nicholson 利用核磁共振(NMR )技术分析大鼠的尿液,发现了其中代谢物与肾损伤的关系的潜在意义[1],1999年文献[2]的作者正式提出了代谢组学(metabonomics )的概念。
目前代谢组学已成为当今生命科学和分析化学等学科的前沿研究领域。
1 代谢组学的基本思想111 代谢组学代谢组学是继基因组学和蛋白质组学后出现的以定量描述生物体内代谢物多参数动态变化为目标的新兴组学,是系统生物学的重要组成部分,它强调对生命现象要从系统和整体的层次加以研究。
代谢物组是生物体内小分子代谢物的总和,为基因表达和代谢形成的中间产物和最终产物。
所有对生物体的影响均可反映在代谢组中。
代谢组学是关于生物体系内源代谢物质种类、数量及其变化规律的科学,研究生物整体、系统或器官的内源代谢物质及其与内在和外在因素的相互作用[2]。
细胞或生物体的生命活动是通过新陈代谢来完成的,这是一种动态平衡,研究这种动态平衡,可以揭示细胞或生物体的生命活动规律,同样任何代谢途径的异常变化也可以反映生命活动的异常,因此定量描述生物体内代谢物动态的多参数变化可揭示生命活动规律及疾病的发病机制。
代谢组学的研究现状与展望_毛煜
代谢组学的研究现状与展望毛 煜,袁伯俊(第二军医大学新药评价中心,上海200433)[摘要] 代谢组学是20世纪90年代中期发展起来的对某一生物或细胞所有低相对分子质量代谢产物进行定性和定量分析的一门新学科,由于其广泛的应用前景,目前已成为系统生物学的重要组成部分。
现简要介绍了代谢组学的含义、代谢组学研究的历史沿革、当前代谢组学研究中的分析技术、数据解析方法,综述了代谢组学在药物毒理学研究、疾病诊断、植物和中药等领域的应用情况,并对当前代谢组学研究中存在的问题及发展趋势进行探讨。
[关键词] 代谢组学;核磁共振质谱;质谱;模式识别;应用研究[中图分类号]Q952;R992 [文献标识码]A [文章编号]1003-3734(2007)13-1005-06Current status and prospect ofm etabono m icsMAO Yu,YUAN Bo jun(C enter of E valuation for D r ug Safet y,Second M ilitar y M edical Universit y,Shangha i200433,China)[A bstract] M etabono m ics is a ne w science and techno logy deve l o ped in m i d1990s.It refers to a ho listic analytical approach to all the l o w m o lecu larw e i g htm etabo lites in an or gan is m o r cells.Due to its pro m isi n g applicati o ns i n m any fields,m etabono m ics has been beco m i n g an i m portant co m ponent o f sys te m b i o l o gy.I n th is paper,the de fi n ition and i m p lication of m etabo l o m e and m etabolo m ics,the h istory and develop m en t o fm etabolite profiling i n to today sm etabono m ics,techn i q ues o f data acquisition and da ta analysi s i n m etabono m ics w ere briefly i n troduced.Current status for applicati o ns of m etabono m ics re search i n tox i c ology,diagnosis,p lants and Traditi o na l Ch i n ese M edic i n e w ere revie w ed.Fina ll y,the proble m s and future perspectives o fm etabo l o m ics research w ere also d iscussed.[Key w ords] m etabono m ics;NMR;M S;pattern recogn ition;app li c ation代谢组学(m etabono m ics)是应用现代分析方法对某一生物或细胞在一特定生理时期内所有低相对分子质量代谢产物同时进行定性和定量分析的一门新学科。
代谢组学在中医基础理论研究中的应用
代谢组学在中医基础理论研究中的应用标签：代谢组学；中医基础理论；整体观；体质；证候；综述代谢组学作为一种系统性和整体性的研究方法，可以从整体上反映生物体的功能水平，能较全面地揭示疾病在发展过程中生物体系内所发生的一系列生物化学变化，将这些变化与传统手段的测定结果相联系，能够发现相关疾病发生的早期代谢组标志物簇并评价治疗成果。
其研究方法与中医药治疗疾病的整体观念相一致，已广泛应用于中医药的研究。
笔者现将近年来代谢组学在中医基础理论方面的研究成果作一综述，为代谢组学在中医学领域的深入应用提供借鉴。
1 关于代谢组学代谢组学作为一门研究整体生物学功能状况的新兴学科，1999年被Nicholson[1]定义为：生物体受外源性物质刺激或基因变异所导致的内源性物质的种类、浓度或相对比例发生改变，这种改变最终体现在血浆、尿液等生物体液中小分子代谢物（分子量在1000 kDa以下）的改变上，利用化学计量学的方法可以挖掘代谢物所隐含的信息，揭示外源性物质所诱导的生物学事件发生的靶器官、位点和强弱程度。
代谢组学是系统生物学的重要组成部分，主要研究生物或细胞所有低相对分子质量的代谢产物，研究样本大多为尿液、血浆、血清、唾液及动植物的细胞和组织提取液，研究过程主要包括样品制备、代谢产物的检测、分析与鉴定、数据分析与模型建立4个部分。
通常，得到样品后，通过简单处理，采用磁共振、色谱质谱联机、毛细管电泳质谱联机等方式获得样本代谢物谱，再应用绘图技术、计算机技术和统计学方法，来获得样本所有代谢物的指纹图谱，从而了解一个生物体代谢随时间变化的规律，找出与之相关联的生物标志物，直接认识生物体的生理和生化状态，从代谢整体的变化轨迹上把握人体健康状态和疾病的转归。
与当前流行的转录组学和蛋白质组学比较，代谢组学具有以下优点：①基因和蛋白质表达的微小变化会在代谢物上得到放大，从而使检测更容易；②代谢组学的研究不需建立全基因测序及大量表达序列标签的数据库；③代谢物的种类远小于基在中医学的研究方面，辨证论治思维方式与代谢组学对疾病的研究方法具有相似之处，两者都遵从人体是一个有机整体，通过整合已经发生结果的生物体系输出的多维信息，逆向分析其内在的动态联系[3]。
前列腺癌的代谢组学研究进展
㊃综述㊃d o i:10.3969/j.i s s n.1671-8348.2024.01.030前列腺癌的代谢组学研究进展*邹前1,郭晓2,唐晨野2,沈瑞林1ә(1.浙江中医药大学嘉兴学院联培基地,浙江杭州310053;2.嘉兴市第二医院泌尿外科,浙江嘉兴314000)[摘要]前列腺癌是目前世界上许多地区最常见的男性恶性肿瘤之一,也是全球范围内男性癌症死亡的第五大原因㊂目前,临床上常用的前列腺癌筛查手段是血清前列腺特异性抗原(P S A)和经直肠超声引导的穿刺活检,但上述两种诊断方式存在假阴性及假阳性导致的过度诊断等相关问题㊂代谢组学是系统生物学的重要组成部分,其可以在肿瘤发生㊁发展过程中识别某些分子代谢物的微小改变㊂本文就如何利用代谢组学的方法发现前列腺癌患者体内三大物质的代谢产物及相关代谢途径的改变展开综述,为临床前列腺癌诊断提供新的思路㊂[关键词]前列腺癌;代谢组学;代谢产物;综述[中图法分类号] R737.25[文献标识码] A[文章编号]1671-8348(2024)01-0155-06 R e s e a r c h a d v a n c e s i n m e t a b o l o m i c s o f p r o s t a t e c a n c e r*Z O U Q i a n1,G U O X i a o2,T A N G C h e n y e2,S H E N R u i l i n1ә(1.C o m b i n e d T r a i n i n g B a s e,J i a x i n g C o l l e g e,Z h e j i a n g U n i v e r s i t y o f T r a d i t i o n a l C h i n e s eM e d i c i n e,H a n g z h o u,Z h e j i a n g310053,C h i n a;2.D e p a r t m e n t o f U r o l o g i c S u r g e r y,J i a x i n gM u n i c i p a l S e c o n d H o s p i t a l,J i a x i n g,Z h e j i a n g314000,C h i n a)[A b s t r a c t] P r o s t a t e c a n c e r i s o n e o f t h e m o s t c o mm o n m a l e m a l i g n a n c i e s i n m a n y p a r t s o f t h e w o r l d a n d a l s o t h e f i f t h l e a d i n g c a u s e o f c a n c e r d e a t h a m o n g m e n w o r l d w i d e.A t p r e s e n t,t h e c o mm o n l y u s e d c l i n i c a l s c r e e n i n g m e t h o d s f o r p r o s t a t e c a n c e r a r e s e r u m p r o s t a t e-s p e c i f i c a n t i g e n(P S A)a n d t r a n s r e c t a l u l t r a s o u n d g u i d e d p u n c t u r e b i o p s y.H o w e v e r,t h e a b o v e t w o d i a g n o s t i c m e t h o d s h a v e s o m e r e l a t e d p r o b l e m s s u c h a s o v e r-d i a g n o s i s c a u s e d b y f a l s e n e g a t i v e a n d f a l s e p o s i t i v e.M e t a b o l o m i c s i s a n i m p o r t a n t c o m p o n e n t o f s y s t e m s b i o l-o g y,w h i c h r e c o g n i z e s m i n o r c h a n g e s i n c e r t a i n m o l e c u l a r m e t a b o l i t e s d u r i n g t u m o r i g e n e s i s a n d d e v e l o p m e n t. T h i s a r t i c l e r e v i e w e d h o w t o u s e t h e m e t h o d o f m e t a b o l o m i c s t o f i n d t h e m e t a b o l i t e s o f t h e t h r e e m a j o r s u b-s t a n c e s i n t h e p a t i e n t s w i t h p r o s t a t e c a n c e r a n d t h e c h a n g e s o f r e l a t e d m e t a b o l i c p a t h w a y s t o p r o v i d e t h e n e w i d e a s f o r t h e c l i n i c a l d i a g n o s i s o f p r o s t a t e c a n c e r.[K e y w o r d s]p r o s t a t e c a n c e r;m e t a b o l o m i c s;m e t a b o l i t e s;r e v i e w据调查,2020年,全世界估计有1930万新发癌症病例(不包括非黑色素瘤皮肤癌)和近1000万癌症死亡病例(不包括非黑色素瘤皮肤癌),前列腺癌发病率位于所有癌症发病率第4位㊂在男性中,前列腺癌发病率仅次于肺癌,居第2位,死亡率则位于第5位[1],寻找一种能够准确诊断前列腺癌的方法十分重要㊂1现有前列腺癌诊断方法缺陷及代谢组学研究方法概述当前,临床上最常用的前列腺癌筛查手段是血清前列腺特异性抗原(p r o s t a t e-s p e c i f i c a n t i g e n,P S A)㊁P S A相关指标及经直肠或会阴超声引导的穿刺活检㊂然而,以上方法进行的前列腺癌筛查均存在局限性: (1)P S A检测的灵敏度低,且不能很好地区分前列腺良㊁恶性增生㊂I L I C等[2]的研究表明,在P S Aɤ4n g/ m L的男性中,约15%的患者可为假阴性并在随后的时间里诊断为前列腺癌,在这其中,约2%为高级别癌㊂另有研究发现,P S A筛查主要发现分化良好的前列腺癌,而一些分化差㊁更致命的前列腺癌患者P S A 水平往往正常[3]㊂(2)P S A检测的特异性低,这意味551重庆医学2024年1月第53卷第1期*基金项目:浙江省数字医学重点实验室开放基金项目(S Z Z D202203);浙江省嘉兴市科技计划项目(2023A Z31001)㊂ә通信作者, E-m a i l:s h e n r l m d@s i n a.c o m㊂着患者可能进行不必要的重复性穿刺活检[4]㊂P S A 筛查可能降低前列腺癌死亡风险,但与假阳性结果㊁过度诊断有关[5]㊂因此,现有的前列腺癌早期筛查,仍待进一步发掘灵敏度和特异性更高的生物标志物㊂代谢组学是测定一个生物或细胞内所有小分子组成并描绘其动态变化,组成代谢图谱,以寻找相关代谢物改变与疾病发生㊁发展的对应关系的方法㊂代谢组学可检测上游生化活动产生的小分子终产物集合,是比基因组学㊁转录组学和蛋白质组学更下游的生理活动体现[6]㊂在前列腺癌的研究中,代谢谱被越来越多地用作识别预测㊁诊断和预后生物标志物的手段㊂前列腺癌细胞在糖酵解㊁三羧酸循环㊁脂肪酸代谢和尿素代谢等方面具有独特的代谢转化特征[7]㊂代谢组学研究过程由三部分组成,分别是样品的收集和制备㊁代谢物检测㊁数据挖掘和提取㊂样品的收集和制备通常使用的是生物体液或组织,其中,在泌尿系统肿瘤研究中较常用到的标本是尿液㊁血液㊁精液及手术后组织㊂代谢物检测方法主要是核磁共振(n u c l e a r m a g n e t i c r e s o n a n c e,NM R)技术和质谱(m a s s s p e c t r u m,M S)技术㊂NM R特别适合于具有临床潜力的代谢组学研究,因为每个样品的成本低,无需衍生化,各实验室间的重现性高,并且能够量化和识别已知和未知代谢物㊂NM R特别适用于复杂溶液(血浆㊁血清㊁尿液等)的表征检测[8]㊂在使用M S之前,气相色谱(g a s c h r o m a t o g r a p h y,G C)或液相色谱(l i q u i d c h r o m a t o g r a p h y,L C)需要衍生化,并对代谢物进行预分离㊂近年来多使用的气相色谱-质谱(g a s c h r o m a t o g r a p h y-m a s s s p e c t r u m,G C-M S)㊁液相色谱-质谱(l i q u i d c h r o m a t o g r a p h y-m a s s s p e c-t r u m,L C-M S)联用技术可提高检测的效率㊁灵敏度和选择性㊂数据挖掘和提取的方法主要包括层次聚类分析(h i e r a r c h i c a l c l u s t e r a n a l y s i s,H C A)㊁主成分分析(p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s,P C A)㊁偏最小二乘差分分析(p a r t i a l l e a s t s q u a r e s-d i s c r i m i n a n t a n a l y s i s, P L S-D A)等㊂以上分析方法可以通过发现因变量之间的内在联系从而简化数据,提供数据的可视化显示并与相关代谢库中的代谢物质进行比对,比如人类代谢组数据库㊁代谢物链接数据库㊁京都基因和基因组百科全书㊁麦迪逊代谢组学联盟数据库等[4]㊂2糖代谢糖类物质为生命活动提供能量和碳源,并通过中间代谢产物和脂肪代谢㊁氨基酸代谢相联系㊂2.1糖酵解和W a r b u r g效应W a r b u r g效应指某些增生活跃的组织(比如肿瘤细胞)在有氧条件下仍通过糖酵解生成乳酸,从而避免碳源全部分解为二氧化碳,为肿瘤的增殖积累原料㊂葡萄糖和乳酸是癌症W a r b u r g效应核心㊂临床上,18F-脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描就是利用了这一特点,即注入的放射性标记葡萄糖被肿瘤细胞以更高的速率吸收,然后可以在成像中检测到㊂然而有研究表明,早期前列腺癌依赖脂质和其他能量分子产生能量,而不是有氧呼吸㊂因此,W a r b u r g效应在前列腺癌的发病机制中并不一致,因为这些细胞葡萄糖摄取并未增加㊂只有在发生许多突变事件的晚期,前列腺癌才会开始表现出W a r b u r g效应并具有高糖摄取[9]㊂H E V I A等[10]利用褪黑素影响前列腺癌糖酵解的实验也证实了这一点㊂以上早期前列腺癌细胞的生物学行为,与下文所述的前列腺癌细胞使三羧酸循环增强相符㊂2.2三羧酸循环G I S K EØD E GÅR D等[11]的研究结果认为:经直肠超声引导活检的高分辨率魔角旋转磁共振光谱仪分析有可能成为一种额外的诊断工具㊂他们通过手术标本研究发现,柠檬酸盐和精胺浓度降低及临床应用的 总胆碱+肌酸+多胺/柠檬酸盐 比率增加被证明是前列腺癌侵袭性的有效组织生物标志物,且代谢谱与格里森评分(G l e a s o n s c o r e,G S)相关㊂健康人群组和前列腺癌组分离的正确率为86.0%㊂柠檬酸盐浓度可将含有G S=6分的标本与G Sȡ7分的标本区分开,而精胺浓度的差异仅在G S=6分和G Sȡ8分间㊂G S=7分和G S为8~9分的标本的代谢产物差异无统计学意义(P>0.05),这表明G S=7分(中等风险患者)的标本的代谢模式与高级别癌症相似㊂另有研究表明,柠檬酸合酶的上调和活化与前列腺癌细胞侵袭性增强有关㊂前列腺癌组织中柠檬酸合酶的表达水平高于正常前列腺组织㊂柠檬酸合酶表达上调与高G S㊁晚期病理分期和生化复发相关㊂在功能上,柠檬酸合酶表达的升高促进体外前列腺癌细胞增殖㊁集落形成㊁迁移㊁侵袭能力和加快细胞周期,并在体内促进肿瘤生长㊂此外,柠檬酸合酶上调对前列腺癌细胞的脂质代谢和线粒体功能具有潜在的增强作用[12]㊂除此之外,还有基于尿液的代谢组学研究表明,尿液中柠檬酸盐㊁3-羟基苯乙酸盐和色氨酸的改变与癌症p T2向T3期进展有关㊂再有,三羧酸循环代谢产物草酰乙酸和富马酸有助于产生天冬氨酸,天冬氨酸是核苷酸生物合成的底物[8]㊂3脂肪代谢脂质在多种生物功能和细胞过程中发挥重要作用,包括膜组成㊁能量代谢和信号转导㊂3.1脂肪酸代谢651重庆医学2024年1月第53卷第1期MA R K I N等[13]使用血浆标本,基于G C-M S㊁L C-M S联用技术,采取定向和非定向代谢组学的方法分析得出,油酸是区分前列腺癌与前列腺上皮内瘤变(p r o s t a t i c i n t r a e p i t h e l i a l n e o p l a s i a,P I N)和正常前列腺的唯一代谢物㊂而P I N主要表现为类固醇生成和花生四烯酸代谢的改变[13]㊂另有研究表明,在3种雄激素受体抵抗性细胞系中,棕榈酸酯㊁油酸盐和硬脂酸盐的碳13富集显著高于前列腺癌细胞,表明在激素抵抗细胞中由糖酵解驱动的从头脂肪酸合成增加,这可能与晚期前列腺癌W a r b u r g效应有关㊂而3种耐药细胞系均表现出大量甘油三酯持续积聚,尤其是鞘脂和多不饱和脂肪酸[14]㊂此外,癌细胞还可以通过分解循环乳糜微粒和脂蛋白中的甘油三酯,从循环中获取脂肪酸[15]㊂脂肪酸合成酶(f a t t y a c i d s y n t h e t a s e,F A S N)是癌细胞从头合成脂肪酸的第一步所需的酶㊂过去大量研究集中在设计或重新设计F A S N抑制剂,以阻止癌细胞产生自身脂质的能力[16-17]㊂3.2磷脂代谢与胆固醇代谢B U RC H等[18]得出了磷脂酰胆碱㊁磷脂酰乙醇胺和甘油磷脂酰肌醇在前列腺癌细胞中增加的结论㊂他们的研究显示:转移性细胞和正常细胞间最明显的差异出现在磷脂酰乙醇胺类和甘油磷脂酰肌醇类㊂与非恶性和原发性腺癌细胞比较,骨转移性前列腺癌中7种已鉴定磷脂的表达水平明显增加㊂他们认为,磷脂代谢异常和改变很可能与恶性转化㊁致瘤性㊁转移和侵袭性前列腺癌疾病进展有关㊂B U S Z E W S K A-F O R A J T A等[19]基于前列腺癌组织的定向脂质组学研究结果也表明,前列腺癌组织磷脂酰胆碱㊁溶血磷脂酰胆碱㊁鞘磷脂和磷脂酰乙醇胺表达水平较正常前列腺组织增加㊂他们推测磷脂水平的总体增加与前列腺癌的进一步进展及对磷脂的需求增加有关㊂此外,根据B L OMM E等[14]的研究,多种神经酰胺和心磷脂衍生物也在耐药(去势抵抗)的前列腺癌细胞系中富集,而几类磷脂,如磷脂酰胆碱和磷脂酰乙醇胺衍生物,相比之下却在普通前列腺癌中的比例较高㊂T H Y S E L L等[20]使用G C-M S进行血浆样品扫描,并使用化学计量学及生物信息学方法进行数据分析,得出结论:前列腺癌骨转移患者病灶处骨组织中平均胆固醇水平为127.30m g/g,上述患者转移灶旁的正常骨组织中平均胆固醇水平为35.85m g/g(P= 0.0010),而其他来源的骨转移瘤患者(如乳腺癌㊁肾癌骨转移等)骨组织中平均胆固醇水平为81.06 m g/g(P=0.0002),这说明前列腺癌骨转移患者骨病灶处胆固醇水平更高,显示出其特有的代谢组学特征㊂此外,前列腺癌骨转移的免疫组织化学染色显示肿瘤上皮细胞中的羟基甲基戊二酰辅酶还原酶㊁低密度脂蛋白受体和B类1型清道夫受体在骨病灶处转移癌上皮细胞㊁内皮细胞㊁免疫细胞强烈染色,表明胆固醇内流和从头合成的可能性较大㊂4氨基酸代谢氨基酸是蛋白质的基本组成单位,各类免疫细胞㊁免疫因子及肿瘤免疫微环境的组成都离不开氨基酸的合成和代谢㊂近年来,随着分子生物学的发展,与肿瘤相关的基因组学㊁转录组学㊁代谢组学不断发展㊂氨基酸的代谢组学为研究肿瘤的基因㊁R N A及细胞信号转导通路提供了新的方法㊂4.1一碳单位相关氨基酸一碳单位在嘌呤嘧啶合成过程中不可或缺㊂一碳单位主要来自丝氨酸㊁色氨酸㊁组氨酸㊁甘氨酸分解代谢,而苏氨酸也可以转变为甘氨酸产生一碳单位㊂Y A N G等[21]收集了50例前列腺癌患者和50例非癌症个体(对照组)的尿液样本㊂基于氢核磁共振(1H y d r o g e n-n u c l e a r m a g n e t i c r e s o n a n c e,1H-NM R)分析,鉴定出20种代谢物㊂通过P C A㊁P L S-D A和正交P L S-D A寻找代谢物,以区分前列腺癌和正常前列腺组织㊂他们还采用W i l c o x o n试验发现两组间的尿液代谢物水平存在差异,即胍乙酸㊁苯乙酰甘氨酸和甘氨酸在前列腺癌中明显增加,而L-乳酸和L-丙氨酸明显减少㊂这3种增加的代谢物在按G S=6分和G Sȡ7分分层的患者中显示出统计学差异,表明它们可能用于检测严重的前列腺癌㊂通过使用京都基因和基因组百科全书及小分子途径数据库进行的途径富集分析也揭示了 甘氨酸㊁丝氨酸和苏氨酸代谢 在前列腺癌中的潜在参与㊂另外,有对血浆中代谢物的研究显示,在P I N和前列腺癌中受影响的途径是甘氨酸和丝氨酸代谢,甘氨酸增加与前列腺癌细胞的侵袭性有关[13,22]㊂然而也有研究表明高浓度甘氨酸也与适度降低前列腺癌风险有关[23]㊂B R U Z Z O N E等[8]基于1H-NM R分析所得的前列腺癌患者尿液中组氨酸水平较健康者减少,这与G AMA G E D A R A等[24]使用L C-M S检测获得的报告一致㊂有学者对组氨酸相关代谢物4-咪唑乙酸盐的研究显示其在前列腺癌患者的尿液中也被报告为下调[4]㊂F A L E G A N等[25]则是在前列腺癌和良性增生患者精液中采用1H-NM R和正交P L S-D A 的方法对上述人群进行比较,得出结论:氨基酸水平(尤其是赖氨酸和丝氨酸)的变化及糖酵解中间产物的变化是健康对照组和前列腺癌组之间㊁G S=6分和G S=7分标本之间最显著的代谢特征㊂这表明赖氨751重庆医学2024年1月第53卷第1期酸和丝氨酸水平可能区分G S=6分和G S=7分的前列腺癌患者㊂再有,由甘氨酸为骨架合成的含硫氨基酸肌氨酸被认为是预测前列腺癌复发最有希望的候选标志物之一,其余标志物还有磷酰胆碱㊁肌醇㊁精胺㊁谷氨酸㊁半胱氨酸㊁胆碱㊁谷氨酰胺和脂质[26]㊂S R E E K UMA R等[27]分离出肌氨酸作为良性增生和前列腺癌组织标本间的差异代谢物,并进行了进一步实验,表明:不仅癌症组织中的肌氨酸水平增加,患者转移灶组织中的肌氨酸水平也进一步增加㊂4.2尿素循环如前W a r b u r g效应所述,根据B R U Z Z O N E等[8]基于尿液的1H-NMR分析,表明尿液中尿素循环和糖酵解所产生的代谢物减少,这有力地支持了前列腺癌减少氮和碳废物以最大限度地利用以支持癌细胞生长的合成代谢的理念㊂尿液中这种代谢物的减少意味着前列腺癌细胞减少了氮废物的产生,并最大限度地将氮捕获和固定到生物分子中,以支持癌症的生长㊂精氨酸是参与尿素循环的重要氨基酸,精氨酸的高可用性供应是前列腺癌组织持续生长所必需的㊂因此,它已成为一个潜在的治疗目标[28]㊂精氨酸可被3种酶降解:精氨酸酶㊁精氨酸脱羧酶和精氨酸脱胺酶㊂精氨酸可以由鸟氨酸合成,鸟氨酸则是尿素循环的关键成分㊂鸟氨酸氨甲酰转移酶催化氨甲酰磷酸和鸟氨酸生成瓜氨酸,瓜氨酸随后通过精氨琥珀酸合酶转化为精氨酸㊂体外实验表明,普通前列腺癌细胞系产生的鸟氨酸氨甲酰转移酶水平较低,而在鸟氨酸氨甲酰转移酶缺乏的情况下,利用重组人精氨酸酶消除细胞外精氨酸并可导致细胞内精氨酸的消耗㊂此外,精氨酸脱氨酶也已成为治疗前列腺癌的一种常用方法,体外研究表明,精氨酸脱氨酶可以通过饥饿精氨酸细胞杀死易感癌细胞㊂在Ⅱ期临床试验中,精氨酸剥夺与精氨酸脱氨酶联合治疗癌症患者的研究正在进行中[29-30]㊂4.3芳香族氨基酸芳香族氨基酸包括苯丙氨酸㊁酪氨酸㊁色氨酸,其中酪氨酸可以转变为儿茶酚胺,也可以转变为甲状腺激素㊂MA R K I N等[13]对血浆标本研究还发现,P I N 和前列腺癌中的酪氨酸和苯丙氨酸较健康者也明显增加㊂富集分析表明,在P I N和前列腺癌中,儿茶酚胺生物合成和甲状腺激素合成受到高度影响㊂还有证据表明甲状腺激素也与癌症间存在潜在联系[31]㊂对于儿茶酚胺及其受体与前列腺癌的关系,有如下研究㊂A L A S K A R等[32]的最新实验发现,腺苷酸环化酶/蛋白激酶A是前列腺癌的一个主要的信号通路,体外应用10倍摩尔量的β2受体阻滞剂普萘洛尔30 m i n可抑制前列腺癌细胞的蛋白激酶A底物磷酸化,从而抑制前列腺癌的增殖㊂此外,儿茶酚胺可通过激活α1肾上腺素受体参与前列腺细胞功能的控制,交感神经活动的增加与前列腺癌的发生㊁发展有关㊂故C O L C I A G O等[33]提出了一个前列腺癌激素治疗的新靶点,即α1肾上腺素受体㊂他们所研究的针对该受体的药物经实验证实对前列腺癌细胞有剂量依赖性的抗增殖作用,可能涉及诱导G0/G1细胞分裂周期的阻滞,但其不涉及细胞凋亡㊂针对同样的靶点, MA E S T R I等[34]的研究则是通过改变α1肾上腺素受体阻滞剂多沙唑嗪的化学结构,以增加新药物抑制细胞增殖的能力,并可以诱导前列腺癌细胞凋亡㊂5小结与展望代谢组学是发现疾病相关标志物的宝贵工具,因为生物体液中代谢物水平的变化反映了个体生理状态的变化[35-36]㊂该方法可用于了解肿瘤代谢途径,前列腺癌的早期检测㊁预后分层和治疗反应监测,这些代谢标志物可能在未来前列腺癌的早期诊断和治疗中起到至关重要的作用[37]㊂然而,代谢组学的临床应用受到多方面因素限制:(1)代谢组学对于早期前列腺癌往往有很高的灵敏度,但特异度缺乏㊂例如,某些非癌症疾病,包括肝病㊁炎症性肠病或类风湿性关节炎,也可以显示出与癌症相同的代谢产物的水平升高[38]㊂不同肿瘤可能有相同的代谢途径,例如,在乳腺癌㊁食管癌㊁肺癌和肾癌也发现了肌氨酸的升高,说明肌氨酸在前列腺癌细胞中的升高并不特异[20]㊂(2)代谢组的动态性质常常受到诸如饮食㊁药物㊁活动水平㊁压力和昼夜变化等因素影响,所以还需要对关键代谢产物或代谢途径的基线变异性进行更深入的了解[39]㊂(3)用于代谢组学分析的仪器成本较大㊂例如,对于M S而言,即使是提供最基本的低分辨率测量的通用 低成本 质谱仪,其成本也超过10万美元,而最先进的高分辨率仪器的成本往往超过50万美元,除此之外,仪器维护费用和聘请专业的技术人员将进一步增加成本[40]㊂综上所述,前列腺癌的代谢组学研究在主动监测和治疗后监测中都有很大的应用潜力,但如何解决诸多临床应用方面的问题,仍有待进一步探索㊂参考文献[1]S U N G H,F E R L A Y J,S I E G E L R L,e t a l.G l o b a lC a n c e r S t a t i s t i c s2020:G L O B O C A N e s t i m a t e s o fi n c i d e n c e a n d m o r t a l i t y w o r l d w i d e f o r36c a n c e r s i 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代谢组学概述
• 不同化学环境的质子（即具有不同屏蔽参数σ的质子）会一个 接一个地产生共振。不同类型氢核因所处的化学环境不同，共 振峰将出现在磁场的不同区域。 • 这种由于分子中各组质子所处的化学环境不同，而在不同的磁 场产生共振吸收的现象称为化学位移。 • 因为化学位移数值很小，质子的化学位移只有所用磁场的百万 分之几，所以要准确测定其绝对值比较困难。 • 实际工作中使用比值表示化学位移，符号δ
NMR（核磁共振）原理:
原子核由质子和中子组成，质子带正电荷，中子不带电，因 此原子核带正电荷，电荷数等于质子数。大多数原子核都围着某 个自身轴作旋转运动，因此其本身所带正电荷就会形成环形电流， 从而产生一种核磁矩。当以电磁波照射置于磁场中的这种原子核， 则会发生某种频率能量的吸收。吸收后原子核能量发生变化，并 发出核磁共振信号，这就是核磁共振现象。 核电荷绕磁场自旋运动产生轴向磁偶极子，这种角动量是用自 旋量子数I表示，当I为奇数时，自旋存在；当原子核里面中子数量 为偶数，质子数为奇数时，自旋也存在；原子核里面质子和中子 的数量同为偶数时不存在核自旋。 因此，在构成有机物的三种重要元素1H、12C和16O中，只有 1H才有可能发生核磁共振现象，研究中主要对1H核进行研究。其 他种类的核磁共振谱还有13C、15N、19F、119Sn等核磁共振谱图。
NMR-based metabolomics: where do we stand, where do we go?
代谢组学原理
代谢组学原理代谢组学是一种新兴的生物学领域，通过利用现代分析技术对生物体内代谢产物进行系统研究，探索代谢与疾病之间的关系，从而为疾病的治疗和预防提供新的思路。
代谢组学包括代谢物组分析、代谢物标记化学、代谢物功能鉴定和代谢物组分与疾病之间的关联分析等方面。
本文将介绍代谢组学的基本原理及其在生物学研究中的应用。
1. 代谢物组分分析：代谢物组分分析是代谢组学的核心技术之一，其目的是对生物样本中的代谢产物进行检测和定量分析。
在代谢物组分分析中，通常采用高效液相色谱-质谱联用（LC-MS）、气相色谱-质谱联用（GC-MS）和核磁共振（NMR）等方法，对生物样本中的蛋白质、核酸、脂类、糖类等代谢产物进行检测和鉴定。
2. 代谢物标记化学：代谢物标记化学是将特定的同位素或其它标记分子标记到目标代谢物中，通过检测标记产物来揭示代谢物的合成路径和代谢途径。
代谢物标记化学通常采用稳定同位素（13C，15N，18O等）或放射性同位素（3H，14C）等标记物对代谢物进行标记，然后利用质谱、放射性检测等技术进行检测。
3. 代谢物功能鉴定：代谢物功能鉴定是通过对代谢物的生物化学和生物学特性进行分析来揭示代谢物的作用和生理功能。
代谢物功能鉴定技术主要包括代谢物分离、纯化和结构鉴定、代谢物作用机理研究等方面。
二、代谢组学在生物学研究中的应用1. 疾病的诊断和治疗代谢组学技术可以揭示代谢物组分与疾病之间的关联，从而为疾病的早期诊断和治疗提供新的思路。
利用代谢物组分分析技术可以鉴定出肿瘤细胞中的一些代谢物组分与正常细胞有明显不同，这些代谢物可以作为肿瘤的诊断标志物。
2. 药物研发代谢组学技术可以应用于药物研发过程中的药效评估、药物代谢和毒性评估等方面。
药物的代谢产物可以通过代谢物组分分析技术得到，进而了解药物的代谢途径和药效。
3. 农业生物技术代谢组学技术可以应用于农业生物技术领域，例如提高作物抗逆性等方面。
通过代谢物组分分析和代谢物功能鉴定技术等方法，可以揭示作物在各种环境和生理条件下的代谢变化规律，从而为作物抗逆性的提高提供新的思路。
化学计量学在生物信息和代谢组学数据分析中的应用
化学计量学在生物信息和代谢组学数据分析中的应用本文作者对生物信息学研究以及多维代谢组学数据分析领域中的一些难点问题进行深入研究后,提出了多种化学计量学解决策略,并应用于实际体系的研究。
本论文的内容主要涉及到以下几个方面:1.细胞中大部分蛋白质都会同时定位于多个亚细胞器中。
分离蛋白质的混合亚细胞定位分布模式对理解蛋白质功能和其它重要的细胞过程十分关键。
对此,我们提出一种非线性建模技术首次用于蛋白质亚细胞定位模式分离。
变量加权支持向量机(variable-weighted support vector machine,VW-SVM)是一种稳健的建模技术,能够实现灵活合理的变量筛选。
全局随机优化技术,粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO),对变量加权值以及支持向量机 SVM模型参数进行协同调节和优化,使VW-SVM成为一种无参数调节的自适应建模方法。
非线性VW-SVM建模方法对大规模荧光蛋白标记图像实现亚细胞定位模式自动分离。
结果表明,基于粒子群PSO优化的VW-SVM能够改变建模变量尺度而有效表征亚细胞定位模式。
相比传统支持向量机SVM和现有的模式分离方法,非线性VW-SVM显著改善多位点蛋白质亚细胞定位模式分离性能。
2.现代生物成像技术的发展使充分展示多位点蛋白质同时跨越不同亚细胞器的定位分布成为可能。
量化蛋白质在每个亚细胞器中的分布比例有助于理解蛋白质的功能和细胞机理。
然而,成像质量会受特定细胞类型影响,导致与蛋白质亚细胞定位模式相关的信息丢失。
为了提高模式识别能力,我们提出了一种新的基于纹理特征描述符的变量加权建模方法。
该方法主要提取图像中感兴趣子区域的空间结构特征,有效表征多位点蛋白质亚细胞定位分布模式。
另外,为了实现模型自动化,粒子群算法(PSO)用于优化变量权值和模型结构参数。
这样一种无参数调节的计算模型,分别结合线性偏最小二乘PLS和非线性支持向量机SVM两种方法,对细胞荧光显微图像集进行模式分离研究。
代谢组学
NMR对代谢物具有普适性；色谱-质谱联用=色谱： 高分离度、高通量+质谱：普适性、高灵敏度、高 特异性。
色谱：层析分离技术或色层分离技术，是一种分离 复杂混合物中各个组分的有效方法。它是利用不同 物质在由固定相和流动相构成的体系中具有不同的 分配系数，当两相作相对运动时，这些物质随流动 相一起运动，并在两相间进行反复多次的分配，从 而使各物质达到分离。
二 代谢组学的研究方法
运用核磁共振(NMR)、质谱(MS)、气质联用技术 (GC-MS)、高效液相色谱(HPLC)等高通量、高灵敏 度与高精确度的现代分析技术对细胞提取物、组织 提取物和生物体液随时间变化的代谢物浓度进行检 测，结合有效的模式识别方法进行定性、定量和分 类，并将这些代谢信息与病理生理过程中的生物学 事件关联起来，从而了解机体生命活动的代谢过程。
KNApSAcK（http://kanaya.naist.jp/KNApSAcK/)： 涵盖大部分植物物种和代谢化合物关系，包括了4 万多种化合物和8千多种植物物种的信息。
PlantCyc（)阐述了超过350种植 物体内600多种代谢途径
MassBank（www.massbank.jp):日本质谱协会发展 和维护的高分辨率质谱数据库，近25000高分辨率 质谱数据，提供了多种质谱谱图搜索手段。
步骤
样品采集和制备 代谢组数据的采集 数据预处理 多变量数据分析 标志物识别 途径分析
代谢产物分析4个层次
代谢物靶标分析：对个别特定组分分析。 代谢轮廓分析：对预设组分的分析。 代谢组学：特定样品中所有代谢物分析。 代谢指纹分析：比较代谢物指纹图谱。
代谢组学定量方法(一)
代谢组学定量方法(一)代谢组学定量简介代谢组学定量是一种研究代谢组学的技术手段，通过定量分析生物体内代谢产物的变化，揭示代谢网络的调控机制和生物学过程。
本文将介绍常用的代谢组学定量方法。
靶向代谢物定量测定•液相色谱-质谱法（LC-MS）：通过将样品注入液相色谱仪，与质谱联用进行分析，可获得代谢物的相对丰度信息。
•气相色谱-质谱法（GC-MS）：通过将样品蒸发后进入气相色谱仪，再与质谱联用，可定量测定代谢物在气相中的丰度。
无靶代谢组学定量测定•液相色谱-质谱法（LC-MS）：通过无靶代谢组学技术，可以全面分析生物样本中的代谢物，并定量它们的丰度。
•核磁共振（NMR）：通过对样品进行高分辨的核磁共振测定，可以获得代谢物的丰度信息。
脑脊液代谢物定量测定•液相色谱-质谱法（LC-MS）：脑脊液是血液与脑细胞间的交流介质，通过LC-MS技术，可以定量测定脑脊液中代谢物的丰度，为研究神经系统疾病提供有力支持。
•核磁共振（NMR）：通过对脑脊液样品进行核磁共振测定，可以获得代谢物的定量信息，有助于研究神经系统疾病的发生机制。
细胞代谢物定量测定•高效液相色谱法（HPLC）：通过将待分析样品加入高效液相色谱仪，分离并测定细胞培养液中的代谢物丰度。
•荧光光谱法：利用某些代谢物在特定条件下能发出荧光的特性，进行定量测定。
数据分析和统计代谢组学定量的数据分析和统计是一个关键的环节，常用方法包括： - 主成分分析（PCA）：通过降维分析，将复杂的数据转化为低维的特征向量，用于样品分类和异常检测。
- 偏最小二乘法（PLS）：通过建立模型，将代谢物与样品属性之间的关系进行定量分析。
- 统计学分析：使用统计学方法对代谢组学定量数据进行差异分析、聚类分析等。
结论代谢组学定量是研究生物体代谢网络调控机制的重要手段，目前已有多种方法可用于代谢物的定量测定和数据分析。
随着技术的不断进步，将有更多的方法涌现，为代谢组学研究提供更强的支持。
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4. ALS算法
是一种基于双线性的化学计量学方法，X=csT+E,曲线分辨的 目的就是要得到有物理意义的C与S ALS的算法步骤如下： 步骤1确定体系的因子数 步骤2由EFA方法估计初始的浓度初值，用三角形模型估计初始 浓度矩阵。 步骤3运用最小二乘法，根据步骤2中所得的浓度矩阵估计纯光 谱矩阵：S=XTC(CTC)-1
代谢组学的特点
1.全局观点 2.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。 3.基因和蛋白表达的微小变化会在代谢物上得到放大,从而 使检测更容易。 4.研究中采用的技术更通用,这是因为给定的代谢物在每个 组织中都是一样的缘故。 5.对机体损伤小,所得到的信息量大 。
步骤4 将步骤3得到的纯物质光谱矩阵S代替下式 重新估计浓度矩阵：C=Xs(sTs)-1 步骤5 重复步骤3和步骤4，直至两次迭代得到的 矩阵相对失拟度差小于或等于O．1％， 步骤6 结合ETA方法所得信息，对计算所得各组分 浓度和纯物质光谱矩阵进行校正，从而解析得到各 组分的浓度曲线和纯物质光谱曲线。
3 选择性离子分析法(Selective Ion A nalysis，SIA)
运用HELP方法解析重叠色谱峰最主要的特色之一就是充分 利用了选择性区域提供的信息，从而解得具有真实物理意义的 唯一解。找到并确定各组分的选择性区域是HELP方法解析重 叠峰的关键和前提条件。然而，在我们的研究体系中，存在着 某些特殊的严重重叠的色谱峰，我们无法找到其中任何一个组 分的选择性区域。选择性离子分析法可用来解析严重重叠的色 谱峰的方法.
SIA方法的主要思路：
(1)假设某一重叠峰中包含有A个组分，其相应的二维数据矩阵 X可以表示为： X CS t E (2)对于这样一个未知体系，我们可以获得其量测数据X，根据 公式如果能够找到色谱矩阵C，则利用偏最小二乘算法可以很 容易求得相应的质谱矩阵S： S X t C ( C t C ) 1 (3)每个组分的选择性离子为我们提供了解析二维数据的关键 信息。基于选择性离子，可以提取出其相应组分的纯色谱。这 样，只要每个组分存在至少一个选择性离子，就能据此获得色 谱矩阵C，再求得质谱矩阵S。将所得组分i的质谱si与标准质谱 库进行匹配，就可以对其进行定性分析了。同时，分辨所得的 ci可获得组分i的定量信息。
3.然后，按单位时间点移动窗口，构造新的正交投影阵，
计算得新的投影残差矢量长度，重复以上窗口移动及投影 运算直至色谱终点，获得系列的残差矢量的长度re1, re2, re3,……ren. 4.最后，以投影残差长度结合保留时间绘制投影残差曲线。 当在某一段保留时间内，rei的数值接近于零，则样品B含有 的化学成分与α 1所代表的成分相同，反之，样品B缺少该化 学成分。 同理，可以将样品曰作因子分析，向样品A的一系列正 交投影阵作投影运算，可判定A有无曰的化学成分。从而 完成两色谱指纹图谱的比较。
5.投影残差曲线
用来比较两色谱指纹图谱中所含的化学成分异同。计算步 骤如下： 1.扣除A和B的背景后，首先通过子窗口因子分析法，绘制矩阵A 的秩图，将秩图所示A中某一目标指纹峰色谱的选择区数据片断 的矩阵y作奇异值分解，Y=USVT+E； 2.接下从行正交载荷矩阵y中选取第l列矢量α 1，即某一成分的 抽象光谱；而后，按设定的窗口尺寸w自色谱起始时间，沿保留 时间方向，从B中取w行混合光谱子矩阵X1，按正交投影原理， 构造正交投影阵P=1—x1+x1；进而用α 1将矩阵P1投影，获取投影 残差矢量r1=P1α 1,计算矢量的Euclidean模，即投影残差矢量的 长度，re1=‖r1‖2；
运用SIA方法来解析重叠峰可概括为以下几个步骤： (1)基于最小熵原理和／或二维数据质谱方向上的特征投影 图来寻找各组分合适的选择性离子； (2)根据各组分的选择性离子提取相应的色谱信息； (3)运用偏最小二乘原理解得各组分的纯质谱； (4)根据解析所得的各组分的纯色谱和纯质谱对其进行定性 定量分析。
一些方法的补充 1 线性判别分析
线性判别分析(Linear Discriminate Analysis，LDA) 是一种常用的统计分析方法。给定一组变量，线性判别分 析的主要目的是找到一个线性判别函数用于判断样本的类 别，这个函数将使类与类之间的差异尽可能大，而同一类 的不同样品之间的差异尽可能小。 这个函数是各个变量的线性函数： g(x)=w1x1+w2x2⋯wixi+w0 式中xi是X的第i个变量，wi是待定的系数，w0是常数项。求 得了每个变量对应的系数和常数项后也就得到了分类线性 判别函数，这个判别函数通常也称为判别模型，可以用来 对未知样本的类别进行预测。
2 分类特征变量
分类特征变量法(Classified Characteristic Variable， CCV)是一种新的寻找生物标志物的方法，其方法原理如下： 假设有n个偏最小二乘乘潜变量(LVs)用于建立线性判别 模型，则判别模型的方程可以表示为：
altl+a2t2+a3t3⋯antn=c
tl，t2，．．．tn为PLS分解得到的前n个潜变量(LVs)，仅l， a2⋯．仅n是判别模型方程的系数，C是常数。 由PLS的潜变量(LVs)表达的判别模型的方程转换为用原 始变量表达 Xβ =c 在这个转换方程中，系数β 的绝对值能够反应每个变量 对于样本的分类的贡献。也就是说，对应于贡献较大的变量 的化学成分很可能是我们要寻找的生物标志物。
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 Nicholson 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,将 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metabolomics的概念, 他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。
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:metabonomics/metabolomics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。 代谢组学作为一门新发展的技术，它是通过考察生物 体系受刺激或扰动后(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，来研究生物体系的代 谢途径的一种技术；它所关注的是相对分子质量为1000以下 的小分子。
7. 模差渐进 避免了窗口设置及迭代转换等复杂的技术步骤，程 序简单，计算快速，可用于二维重叠色谱的多元分 辨分析。
6. SIMPLISMA 法
SIMPLISMA法基于光谱矩阵中纯光谱之间差异最大的原理，从 测量光谱矩阵中找出差异最大的光谱作为各组分纯光谱。计算步 骤为： （1）求测量矩阵中各光谱si与平均光谱sm之 间的差异di,令di=det(YiTYi),di最大的PH点的光谱为某组分的纯光 谱s1； （2）将步骤（1）求到的纯光谱s1 代替Yi中的Sm求di，di最大点的光谱为另一组分纯光谱S2； （3）将步骤（2）求到的纯光谱S2加入到Yi中求di,di最大点的 光谱为另一组分的纯光谱S3； （4）重复步骤（3）直到所求的di接近噪声水平，得到的纯光谱 的数目即为组分数； EFA 和SIMPLISMA 结合ALS用于解析光谱滴定数据，能正 确分辨出实验体系中各组分的分布曲线.
代谢组学的应用
代谢组学应用领域大致可以分为以下6个方面: (1)植物代谢组学研究; (2)疾病诊断; (3)药物研发； (4)微生物领域; (5)食品及营养学;
(6)在中药现代化及其机理上的研究。
疾病诊断
由于机体的病理变化,使得机体的 代谢产物也产生了某种相应的变化。对 这些由疾病引起的代谢产物的响应进行 分析,即代谢组学分析,能够帮助人们更 好的理解病变过程及机体内物质的代谢 途径,有助于疾病的生物标记物的发现 和辅助临床诊断的目的。
方程g(x)=O定义了一个变量空间中的判别超平面， 它能在变量空间中把不同类的样本对应的点分开。 在多维空间里，它是判别超平面；在三维空间里， 它是区分界面；在二维空间里，它退化成区分界线； 在一维空间里，它退化成区分点。
偏最小二乘线性判别分析(PLs—LDA)是偏最小二乘与 线性判别分析的结合，即先用偏最小二乘法对原始数据进 行降维，并得到新的变量——得分矢量，然后再对得分矢 量进行线性判别分析，得到分类判别函数进而建立判别模 型。 主成分分析一线性判别分析(PCA· LD∞与PLS-LDA的不 同之处在于，是采用主成分分析法对原始数据进行降维得 到得分矢量。
目前用于代谢产物分离、检测、鉴 定的技术主要包括核磁共振光谱法、 傅立叶变换红外光谱、质谱联合分离 检测技术。
代谢组学及化学计量学
代谢组学的研究过程一般包括代谢组数据的采集、数据预处理、 多变量数据分析、标记物识别和途径分析等步骤。 首先,采集生物样品(如尿液、血液、组织、细胞和培养液 等) ,对其进行生物反应灭活、预处理。再运用先进的分析手段 如核磁共振、质谱或色谱等检测样品中所有代谢物的种类、含 量、状态,从而得到原始的大量的反映生物样品信息的实验数据。 然后使用多变量数据分析方法对获得的多维复杂数据进行降维 和信息挖掘,从这些复杂大量的信息中筛选出最主要的最能反映 代谢物变化的主要成分,再通过模式识别将其与标准的代谢物谱 进行比对,或是根据代谢物谱在时程上的变化来寻找生物标记物, 研究相关代谢物变化涉及的代谢途径和变化规律,以阐述生物体 对相应刺激的响应机制。