代謝組關聯分析方法介紹

㈠ 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。

㈡ 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。

㈢ 怎麼用ipa軟體進行代謝組學的分析

IPA(Ingenuity Pathway Analysis)，是基於雲計算的一體化生物通路分析軟體。其在高度結構化的生物信息平台Ingenuity Knowledge Base支持下，一方面可以搜索基因、蛋白、葯物等的各類相關信息，並構建相互作用模型；另一方面還可以分析來源於基因組、micro-RNA、SNP、晶元、代謝組、蛋白組等的實驗數據。
近年來，隨著IPA軟體的發展和完善，已經廣泛地被生命科學研究學界接受，並且目前使用IPA處理數據發表的論文高達上萬篇，如在疾病發病機理、癌症等方面。

㈣ 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。

㈤ 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。

㈥ 代謝組學用色譜柱分離出的物質怎麼檢測其結構進行pca分析

靶向代謝組學新技術，區別於傳統的非定向代謝組學，具有如下優勢：
1.樣品種類多：生物流體（血液、尿、唾液、腸道微生物）、環境樣品、細胞、動植物組織、污水、葯品、食品。
2.化合物涵蓋廣：包括脂類、維生素、核苷酸、神經遞質等700種代謝產物，涵蓋所有主要代謝途徑。
3.分析時間短：我們的方法能在30min同時測定並准確鑒定出700種化合物。
4.復雜的數據處理：專業的數據處理方法和軟體，能對所得數據進行PLS-DA,PCA,ANOVA,VIP,Biomarker等分析。