代謝組學一般研究方法及步驟

A. 代謝組學的研究方法

代謝組學的研究方法與蛋白質組學的方法類似，通常有兩種方法。一種方法稱作代謝物指紋分析 （metabolomic fingerprinting），採用液相色譜-質譜聯用（LC-MS）的方法，比較不同血樣中各自的代謝產物以確定其中所有的代謝產物。從本質上來說，代謝指紋分析涉及比較不同個體中代謝產物的質譜峰，最終了解不同化合物的結構，建立一套完備的識別這些不同化合物特徵的分析方法。另一種方法是代謝輪廓分析（metabolomic profiling）,研究人員假定了一條特定的代謝途徑，並對此進行更深入的研究。
對於代謝產物來說，不僅只有質譜峰這個特徵。更進一步說，質譜（MS）並不能檢測出所有的代謝產物，並不是因為質譜的靈敏度不夠，而是由於質譜只能檢測離子化的物質，但有些代謝產物在質譜儀中不能被離子化。採用核磁共振（NMR）的方法，可以彌補色譜的不足。劍橋大學的Jules Griffin博士，正在使用質譜與核磁共振結合的方法，試圖建立機體中的完整代謝途徑圖譜。Griffin用核磁共振檢測高豐度的代謝產物，由於核磁共振檢測的靈敏度不高，所以只用於分析低豐度代謝產物。
過去，只有毒理學方面的研究使用核磁共振，而質譜只在植物代謝研究中採用。如今，這兩種方法在代謝組學研究中已經普遍使用。為在不同樣品間進行有意義的比較，研究人員必須結合使用這兩種方法獲得的大量數據進行分析。此外，還需要結合基因組學研究獲得的數據。
Gary Siuzdak博士在美國克利普斯研究院（TSRI）從事生物信息學問題的研究，他設計了一個分析來自不同樣品代謝產物變化的實驗方案。研究人員可以通過生物信息學軟體XEMS比較不同的數據，從而識別出代謝產物。軟體提供了所有代謝產物的分子量數據，這些代謝產物濃度因不同的個體而變化。公眾可以從網上免費獲取這些數據。
Siuzdak博士表示，他們正採用綜合研究的方法進行代謝組學研究，試圖檢測出盡可能多的代謝產物，超越人們過去使用方法所能達到的目標。通過個體研究，希望能在一定程度上識別出與應激有關的新分子，這些應激物可能是一種疾病，一種敲除酶，或者是其他的物質。

B. 代謝組學究竟是一門什麼樣的研究方向

代謝組是測定細胞內所有代謝小分子（如TAC裡面各種代謝產物）的含量，蛋白質組是測定體內各種蛋白質含量。 相同點大概就是都主要是靠質譜 蛋白質組已經比較成熟，有很好的搜庫（鑒定）手段，以及比較好定量手段，如SILAC，TMT等方法，一次一般可以測量幾千個蛋白 代謝組（可能不同的機構會有不同，以下僅基於我了解到的數據）各個實驗室一般需要建立自己的庫，一般也就幾百個小分子。一般會把質譜的正負離子模式都掃一下，暫時沒有通用的定量方法，所以數據可信度不如蛋白質組高 一般蛋白質組更為常用，代謝組的話需要有特定的研究方向，比如研究脂肪代謝之類的，就針對那些油脂分子 PS：用質譜研究葯物代謝和研究組學其實差別很大的，做組學的話如果不是某些特殊情況，你自己不會分析譜圖也不是太影響結果，只要看得懂by離子就好了。看LZ的意思，估計是不需要用到蛋白質組了，代謝組我也只是剛開始做，只能說protocol我們用下面這個，具體的分析步驟得看實驗室需求。代謝組學有一個很熱門的應用，就是用來鑒定微生物的taxonomy。在不少大的生物技術公司和農業公司，除了用16S rRNA和基因組判定taxonomy,還會結合代謝組學的數據。而taxonomy的鑒定在這些大公司的微生物研發產品線里是很重要的一環

C. 闡述代謝組學研究中對代謝物進行分離分析的常用技術有哪些

闡述代謝組學研究中對代謝物進行分離分析的常用技術有哪些
代謝組學的研究方法與蛋白質組學的方法類似，通常有兩種方法。一種方法稱作代謝物指紋分析 （metabolomic fingerprinting），採用液相色譜-質譜聯用（LC-MS）的方法，比較不同血樣中各自的代謝產物以確定其中所有的代謝產物。從本質上來說，代謝指紋分析涉及比較不同個體中代謝產物的質譜峰，最終了解不同化合物的結構，建立一套完備的識別這些不同化合物特徵的分析方法。另一種方法是代謝輪廓分析（metabolomic profiling）,研究人員假定了一條特定的代謝途徑，並對此進行更深入的研究。
對於代謝產物來說，不僅只有質譜峰這個特徵。更進一步說，質譜（MS）並不能檢測出所有的代謝產物，並不是因為質譜的靈敏度不夠，而是由於質譜只能檢測離子化的物質，但有些代謝產物在質譜儀中不能被離子化。採用核磁共振（NMR）的方法，可以彌補色譜的不足。劍橋大學的Jules Griffin博士，正在使用質譜與核磁共振結合的方法，試圖建立機體中的完整代謝途徑圖譜。Griffin用核磁共振檢測高豐度的代謝產物，由於核磁共振檢測的靈敏度不高，所以只用於分析低豐度代謝產物。

D. 做好代謝組學研究的關鍵在哪裡

1. 首先明確代謝組學的核心任務。對小分子代謝物的定性、定量分析並發現差異代謝物：（1）對生物體系中的內源性代謝物及其變化規律進行表徵；（2）以差異代謝物作為核心對生命奧秘進行解析。而基於色譜/質譜聯用的分離分析技術具有靈敏度高、選擇性好、動態范圍寬、信息豐富等優點，已成為代謝組學研究的主流技術平台。

2. 其次明確代謝組學的研究方法。對於非靶向代謝組學而言，色譜與高分辨質譜的聯用必不可少；而對於靶向代謝組學而言，基於多反應監測（MRM）模式的三重四極桿質譜被認為是質譜定量的 「金標准」。近年來，擬靶向技術由於結合了非靶向和靶向分析技術的雙重優勢，在代謝物分析的覆蓋度上與非靶向方法接近，在靈敏度上與靶向分析一樣，迅速發展成為代謝組學的主流研究方法。擬靶向代謝組學主要包括三個步驟：（1）基於四極桿飛行時間質譜的非靶向分析；（2）母離子/產物離子對的選擇及檢測參數優化；（3）使用三重四極桿或QTRAP質譜採用MRM模式（包括上述離子對）對樣品進行分析。

3. 關鍵點有哪些？代謝組學整個研究過程可以細分為20多個步驟，若每一步准確率為70%，最終結果的准確率不足0.1%，因此必須確保每一步（尤其是關鍵步驟）都規范、准確，才能保證研究結果准確、可靠。影響代謝組學研究質量的關鍵環節包括：（1）系統科學的研究方案；（2）樣本收集、分組、儲存、前處理、質量控制；（3）數據採集與質量控制；（4）數據處理、分析；（5）差異分子篩選與鑒定；（6）分類模型構建與驗證；（7）資料庫自建、管理與使用。這些環節受制因素較多，需要參考研究論文、技術規范、注意過程式控制制，採用專業的技術和工具支持才能獲得高質量的研究結果。

4. 為什麼關鍵？圍繞快速、有效地發現分子和標志物這一目的，精準和高通量正成為引領發展的方向。代謝組學研究需要滿足生物醫葯、食品等行業的個性化分子智能識別需求，所以需要分子智能識別檢測技術做支撐，需要自主知識產權的核心演算法，才能保證專業化的組學、質譜數據處理、數據挖掘。

5. 總結來說，在組學研究過程中，只有做好分子特徵檢測、差異分子篩選、差異分子鑒定、分類模型構建、資料庫自建等關鍵步驟，才能得到最好的組學研究結果。

E. 比較概述基因組學、轉錄組學、蛋白質組學和代謝組學的概念、研究方法、優缺點及應用設想

組學omics，研究的是整體. 按照分析目標不同主要分為基因組學，轉錄組學，蛋白質組學，代謝組學。
基因組學研究的主要是基因組DNA，使用方法目前以二代測序為主，將基因組拆成小片段後再用生物信息學演算法進行迭代組裝。當然這僅僅是第一步，隨後還有繁瑣的基因注釋等數據分析工作。
轉錄組學研究的是某個時間點的mRNA總和，可以用晶元，也可以用測序。晶元是用已知的基因探針，測序則有可能發現新的mRNA,
蛋白組學針對的是全體蛋白，組要以2D-Gel和質譜為主，分為top-down和bottom-up分析方法。理念和基因組類似，將蛋白用特定的物料化學手段分解成小肽段，在通過質量反推蛋白序列，最後進行搜索，標識已知未知的蛋白序列。
代謝組分析的代謝產物，是大分子和小分子的混合物，主要也是用液相和質譜。
總而言之，這些技術都想從全局找變數，都是一種top-down的研究方法，原因很簡單：避免『只緣身在此山中』的尷尬。
但因為技術局限，都各有缺點，尤其是轉錄組和蛋白組數據，基本上顛覆了以前一直認為的mRNA水平能代表蛋白水平的觀念，因為這兩組數據的重合度太低。
所以目前很多研究都開始使用交叉驗證方法。
無論如何，都需要對數據進行分析，有經驗的分析往往能化腐朽為神奇。

F. 代謝組學的研究范圍

代謝組學主要研究的是作為各種代謝路徑的底物和產物的小分子代謝物（MW<1000）。 在食品安全領域，利用代謝組學工具發現農獸葯等在動植物體內的相關生物標志物也是一個熱點領域。其樣品主要是動植物的細胞和組織的提取液。主要技術手段是核磁共振（NMR），質譜（MS），色譜（HPLC，GC）及色譜質譜聯用技術。通過檢測一系列樣品的NMR 譜圖，再結合模式識別方法，可以判斷出生物體的病理生理狀態，並有可能找出與之相關的生物標志物（biomarker）。為相關預警信號提供一個預知平台。

G. 健康人的代謝組學可以做哪些內容

科技名詞定義
中文名稱：基因組學 英文名稱：genomics 定義1：研究基因組的結構、功能及表達產物的學科。基因組的產物不僅是蛋白質，還有許多復雜功能的rna。包括三個不同的亞領域，即結構基因組學、功能基因組學和比較基因組學。 應用學科：生物化學與分子生物學（一級學科）；總論（二級學科） 定義2：研究生物體全基因組dna的序列和屬性的學科。包括在dna（基因型）、mrna（轉錄物組）和蛋白質（蛋白質組）水平上研究細胞或組織的所有基因。 應用學科：細胞生物學（一級學科）；總論（二級學科） 定義3：研究生物體基因組的組成、結構與功能的學科。 應用學科：遺傳學（一級學科）；總論（二級學科）
基因組研究應該包括兩方面的內容：以全基因組測序為目標的結構基因組學（structural genomics）和以基因功能鑒定為目標的功能基因組學（functional genomics)，又被稱為後基因組（postgenome）研究，成為系統生物學的重要方法。 基因組學能為一些疾病提供新的診斷，治療方法。例如，對剛診斷為乳腺癌的女性，一個名為「oncotype dx」的基因組測試，能用來評估病人乳腺癌復發的個體危險率以及化療效果，這有助於醫生獲得更多的治療信息並進行個性化醫療。基因組學還被用於食品與農業部門。 基因組學與遺傳學發展里程碑
基因組學的主要工具和方法包括： 生物信息學，遺傳分析，基因表達測量和基因功能鑒定。 基因組學出現於1980年代，1990年代隨著幾個物種基因組計劃的啟動，基因組學取得長足發展。 相關領域是遺傳學，其研究基因以及在遺傳中的功能。 1980年，噬菌體 φ-x174;(5,368 鹼基對)完全測序，成為第一個測定的基因組。 1995年，嗜血流感菌（haemophilus influenzae，1.8mb）測序完成，是第一個測定的自由生活物種。從這時起，基因組測序工作迅速展開。 2001年，人類基因組計劃公布了人類基因組草圖，為基因組學研究揭開新的一頁。 基因組學是研究生物基因組的組成,組內各基因的精確結構、相互關系及表達調控的科學。基因組學、轉錄組學、蛋白質組學與代謝組學等一同構成系統生物學的組學（omics）生物技術基礎。 基因組研究應該包括兩方面的內容：以全基因組測序為目標的結構基因組學（structural genomics）和以基因功能鑒定為目標的功能基因組學（functional genomics)，又被稱為後基因組（postgenome）研究，成為系統生物學的重要方法。
編輯本段功能基因組學
基因組dna測序是人類對自身基因組認識的第一步。隨著測序的完成，功能基因組學研究成為研究的主流，它從基因組信息與外界環境相互作用的高度，闡明基因組的功能。功能基因組學的研究內容：人類基因組 dna 序列變異性研究、基因組表達調控的研究、模式生物體的研究和生物信息學的研究等。 (1)基因組表達及調控的研究。在全細胞的水平，識別所有基因組表達產物mrna和蛋白質，以及兩者的相互作用，闡明基因組表達在發育過程和不同環境壓力下的時、空的整體調控網路。 (2)人類基因信息的識別和鑒定。要提取基因組功能信息，識別和鑒定基因序列是必不可少的基礎工作。基因識別需採用生物信息學、計算生物學技術和生物學實驗手段，並將理論方法和實驗結合起來。基於理論的方法主要從已經掌握的大量核酸序列數據入手，發展序列比較、基因組比較及基因預測理論方法。識別基因的生物學手段主要基於以下的原理和思路：根據可表達序列標簽(sts)；對染色體特異性cosmid進行直接的cdna選擇；根據cpg島；差異顯示及相關原理；外顯子捕獲及相關原理；基因晶元技術；基因組掃描；突變檢測體系，等等。 （3）基因功能信息的提取和鑒定。包括：人類基因突變體的系統鑒定；基因表達譜的繪制；「基因改變-功能改變」的鑒定；蛋白質水平、修飾狀態和相互作用的檢測。 （4）在測序和基因多樣性分析。人類基因組計劃得到的基因組序列雖然具有代表性，但是每個人的基因組並非完全一樣，基因組序列存在著差異。基因組的差異反映在表型上就形成個體的差異，如黑人與白人的差異，高個與矮個的差異，健康人與遺傳病人的差異，等等。出現最多基因多態性就是單核苷酸多態性(snps)。 （5）比較基因組學。將人類基因組與模式生物基因組進行比較，這一方面有助於根據同源性方法分析人類基因的功能，另一方面有助於發現人類和其他生物的本質差異，探索遺傳語言的奧秘 。
編輯本段結構基因組學
結構基因組學是繼人類基因組之後又一個國際性大科學熱點，主要目的是試圖在生物體的整體水平上（如全基因組、全細胞或完整的生物體）測定出（以實驗為主、包括理論預測）全部蛋白質分子、 結構基因組學與蛋白折疊
蛋白質－蛋白質、蛋白質－核酸、蛋白質－多糖、蛋白質－蛋白質－核酸－多糖、蛋白質與其他生物分子復合體的精細三維結構，以獲得一幅完整的、能夠在細胞中定位以及在各種生物學代謝途徑、生理途徑、信號傳導途徑中全部蛋白質在原子水平的三維結構全息圖。在此基礎上，使人們有可能在基因組學、蛋白質組學、分子細胞生物學以致生物體整體水平上理解生命的原理。 對疾病機理的闡明、對疾病的防治有重要應用意義。
發展回顧
1998年4月,由美國國家醫學科學院（nigms）和wellcome trust發起在英國召開了第一次國際結構基因組會議，美國、法國、英國、德國、加拿大、日本、荷蘭、義大利以及以色列的9國科學家參加了會議。2000年9月，美國nigms決定首批投入1.5億美元，在美國建設7個研究中心（目前已經發展成為10個），爭取在未來10年內解出1萬個蛋白質的三維結構，建立蛋白質的氨基酸殘基序列、三維結構和生物功能之間的有機聯系，同時也支持結構基因組方法學的研究。2002年，10家大型國際制葯公司宣布啟動結構基因組研究。2000年11月，日本組織召開國際會議討論結構基因組計劃的有關問題，確定了完成測定3000個蛋白質三維結構的「protein3000計劃」。2001年4月，在美國召開了第二次國際結構基因組會議,表明新一輪大規模的國際合作研究已經開始。
主要進展
我國在結構生物學研究方面具有較好的基礎。60年代，我國科學家在世界上首次人工合成了胰島素；70年代初又測定出1.8 埃; 解析度的豬胰島素三維結構，成為世界上為數不多的能夠測定生物大分子三維結構的國家，這些研究工作處於當時的世界先進水平。在國際結構基因組研究剛露端倪之時，我國科學家就敏感地抓住了這一新動向，2000年我國開展了結構基因組學的研究。近來，國家863計劃、973計劃、中國科學院知識創新工程、國家重大攻關項目、自然科學基金先後重點資助了結構基因組學的研究工作和相關技術平台的建設。相關研究工作既有分工、又有交叉合作，並充分地考慮到了我國基因組水平研究的特點和我國在結構解析方法研究在國際上的地位。並計劃在參加國際合作的基礎上，在逐步建立基因組研究技術平台的同時， 相關圖書《葯物基因組學 》
五年之中完成200－300個蛋白質三維結構的測定。 我國的結構生物學研究隊伍近年來不斷發展壯大，中國科學院生物物理所、中國科技大學、北京大學、清華大學以及中國科學院物理所、高能所、上海生命科學院、福州物質結構所、上海復旦大學等單位均是我國開展結構基因組研究的重要基地。 我國結構基因組學研究雖然啟動時間較短，但已經獲得了不少重要進展。 據初步統計，已經完成了近千個克隆，已表達出210個蛋白質，其中有100多個可溶或部分可溶；獲得近30個結晶和nmr樣品，已經測定出5個結構。

H. 用matlab如何做代謝組學的主成分分析

對於使用matlab做主成分分析，我認為比較復雜，而使用SPSS軟體求解的話，相對要簡單得多，你完全可以用SPSS軟體來求解，那時間不會超過2小時。如果你真的想用matlab的話，
對於主成份分析。我給你一個不錯的關於主成分和因子分析的博客吧。
http://hi..com/quantumyang/blog/item/1d01c315a6a20001b9127bbb.html
http://hi..com/quantumyang/blog/item/06e4a33025b3f5a6d0a2d383.html

通常的使用主成分分析的建模步驟：
第一步：選取了8個與城市經濟實力密切相關的指標；
第二步：對指標進行無量綱化處理（或歸一化處理）。根據不同情況採用不同的公式標准化。
第三步：進行主成分分析。
1..採用四次方最大法（Quartimax）進行旋轉。
2.第一主成分的特徵根值，方差貢獻率，累計方差貢獻率。
第四步：確定權重由分析的主要個指標，建立權重。
第五步：計算綜合評價值。

I. 代謝組學中小分子鑒定方法基本原理

代謝組學是效仿基因組學和蛋白質組學的研究思想，對生物體內所有代謝物進行定量分析，並尋找代謝物與生理病理變化的相對關系的研究方式，是系統生物學的組成部分。其研究對象大都是相對分子質量1000以內的小分子物質。先進分析檢測技術結合模式識別和專家系統等計算分析方法是代謝組學研究的基本方法。