代谢组学一般研究方法及步骤

A. 代谢组学的研究方法

代谢组学的研究方法与蛋白质组学的方法类似，通常有两种方法。一种方法称作代谢物指纹分析 （metabolomic fingerprinting），采用液相色谱-质谱联用（LC-MS）的方法，比较不同血样中各自的代谢产物以确定其中所有的代谢产物。从本质上来说，代谢指纹分析涉及比较不同个体中代谢产物的质谱峰，最终了解不同化合物的结构，建立一套完备的识别这些不同化合物特征的分析方法。另一种方法是代谢轮廓分析（metabolomic profiling）,研究人员假定了一条特定的代谢途径，并对此进行更深入的研究。
对于代谢产物来说，不仅只有质谱峰这个特征。更进一步说，质谱（MS）并不能检测出所有的代谢产物，并不是因为质谱的灵敏度不够，而是由于质谱只能检测离子化的物质，但有些代谢产物在质谱仪中不能被离子化。采用核磁共振（NMR）的方法，可以弥补色谱的不足。剑桥大学的Jules Griffin博士，正在使用质谱与核磁共振结合的方法，试图建立机体中的完整代谢途径图谱。Griffin用核磁共振检测高丰度的代谢产物，由于核磁共振检测的灵敏度不高，所以只用于分析低丰度代谢产物。
过去，只有毒理学方面的研究使用核磁共振，而质谱只在植物代谢研究中采用。如今，这两种方法在代谢组学研究中已经普遍使用。为在不同样品间进行有意义的比较，研究人员必须结合使用这两种方法获得的大量数据进行分析。此外，还需要结合基因组学研究获得的数据。
Gary Siuzdak博士在美国克利普斯研究院（TSRI）从事生物信息学问题的研究，他设计了一个分析来自不同样品代谢产物变化的实验方案。研究人员可以通过生物信息学软件XEMS比较不同的数据，从而识别出代谢产物。软件提供了所有代谢产物的分子量数据，这些代谢产物浓度因不同的个体而变化。公众可以从网上免费获取这些数据。
Siuzdak博士表示，他们正采用综合研究的方法进行代谢组学研究，试图检测出尽可能多的代谢产物，超越人们过去使用方法所能达到的目标。通过个体研究，希望能在一定程度上识别出与应激有关的新分子，这些应激物可能是一种疾病，一种敲除酶，或者是其他的物质。

B. 代谢组学究竟是一门什么样的研究方向

代谢组是测定细胞内所有代谢小分子（如TAC里面各种代谢产物）的含量，蛋白质组是测定体内各种蛋白质含量。 相同点大概就是都主要是靠质谱 蛋白质组已经比较成熟，有很好的搜库（鉴定）手段，以及比较好定量手段，如SILAC，TMT等方法，一次一般可以测量几千个蛋白 代谢组（可能不同的机构会有不同，以下仅基于我了解到的数据）各个实验室一般需要建立自己的库，一般也就几百个小分子。一般会把质谱的正负离子模式都扫一下，暂时没有通用的定量方法，所以数据可信度不如蛋白质组高 一般蛋白质组更为常用，代谢组的话需要有特定的研究方向，比如研究脂肪代谢之类的，就针对那些油脂分子 PS：用质谱研究药物代谢和研究组学其实差别很大的，做组学的话如果不是某些特殊情况，你自己不会分析谱图也不是太影响结果，只要看得懂by离子就好了。看LZ的意思，估计是不需要用到蛋白质组了，代谢组我也只是刚开始做，只能说protocol我们用下面这个，具体的分析步骤得看实验室需求。代谢组学有一个很热门的应用，就是用来鉴定微生物的taxonomy。在不少大的生物技术公司和农业公司，除了用16S rRNA和基因组判定taxonomy,还会结合代谢组学的数据。而taxonomy的鉴定在这些大公司的微生物研发产品线里是很重要的一环

C. 阐述代谢组学研究中对代谢物进行分离分析的常用技术有哪些

阐述代谢组学研究中对代谢物进行分离分析的常用技术有哪些
代谢组学的研究方法与蛋白质组学的方法类似，通常有两种方法。一种方法称作代谢物指纹分析 （metabolomic fingerprinting），采用液相色谱-质谱联用（LC-MS）的方法，比较不同血样中各自的代谢产物以确定其中所有的代谢产物。从本质上来说，代谢指纹分析涉及比较不同个体中代谢产物的质谱峰，最终了解不同化合物的结构，建立一套完备的识别这些不同化合物特征的分析方法。另一种方法是代谢轮廓分析（metabolomic profiling）,研究人员假定了一条特定的代谢途径，并对此进行更深入的研究。
对于代谢产物来说，不仅只有质谱峰这个特征。更进一步说，质谱（MS）并不能检测出所有的代谢产物，并不是因为质谱的灵敏度不够，而是由于质谱只能检测离子化的物质，但有些代谢产物在质谱仪中不能被离子化。采用核磁共振（NMR）的方法，可以弥补色谱的不足。剑桥大学的Jules Griffin博士，正在使用质谱与核磁共振结合的方法，试图建立机体中的完整代谢途径图谱。Griffin用核磁共振检测高丰度的代谢产物，由于核磁共振检测的灵敏度不高，所以只用于分析低丰度代谢产物。

D. 做好代谢组学研究的关键在哪里

1. 首先明确代谢组学的核心任务。对小分子代谢物的定性、定量分析并发现差异代谢物：（1）对生物体系中的内源性代谢物及其变化规律进行表征；（2）以差异代谢物作为核心对生命奥秘进行解析。而基于色谱/质谱联用的分离分析技术具有灵敏度高、选择性好、动态范围宽、信息丰富等优点，已成为代谢组学研究的主流技术平台。

2. 其次明确代谢组学的研究方法。对于非靶向代谢组学而言，色谱与高分辨质谱的联用必不可少；而对于靶向代谢组学而言，基于多反应监测（MRM）模式的三重四极杆质谱被认为是质谱定量的 “金标准”。近年来，拟靶向技术由于结合了非靶向和靶向分析技术的双重优势，在代谢物分析的覆盖度上与非靶向方法接近，在灵敏度上与靶向分析一样，迅速发展成为代谢组学的主流研究方法。拟靶向代谢组学主要包括三个步骤：（1）基于四极杆飞行时间质谱的非靶向分析；（2）母离子/产物离子对的选择及检测参数优化；（3）使用三重四极杆或QTRAP质谱采用MRM模式（包括上述离子对）对样品进行分析。

3. 关键点有哪些？代谢组学整个研究过程可以细分为20多个步骤，若每一步准确率为70%，最终结果的准确率不足0.1%，因此必须确保每一步（尤其是关键步骤）都规范、准确，才能保证研究结果准确、可靠。影响代谢组学研究质量的关键环节包括：（1）系统科学的研究方案；（2）样本收集、分组、储存、前处理、质量控制；（3）数据采集与质量控制；（4）数据处理、分析；（5）差异分子筛选与鉴定；（6）分类模型构建与验证；（7）数据库自建、管理与使用。这些环节受制因素较多，需要参考研究论文、技术规范、注意过程控制，采用专业的技术和工具支持才能获得高质量的研究结果。

4. 为什么关键？围绕快速、有效地发现分子和标志物这一目的，精准和高通量正成为引领发展的方向。代谢组学研究需要满足生物医药、食品等行业的个性化分子智能识别需求，所以需要分子智能识别检测技术做支撑，需要自主知识产权的核心算法，才能保证专业化的组学、质谱数据处理、数据挖掘。

5. 总结来说，在组学研究过程中，只有做好分子特征检测、差异分子筛选、差异分子鉴定、分类模型构建、数据库自建等关键步骤，才能得到最好的组学研究结果。

E. 比较概述基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学的概念、研究方法、优缺点及应用设想

组学omics，研究的是整体. 按照分析目标不同主要分为基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学。
基因组学研究的主要是基因组DNA，使用方法目前以二代测序为主，将基因组拆成小片段后再用生物信息学算法进行迭代组装。当然这仅仅是第一步，随后还有繁琐的基因注释等数据分析工作。
转录组学研究的是某个时间点的mRNA总和，可以用芯片，也可以用测序。芯片是用已知的基因探针，测序则有可能发现新的mRNA,
蛋白组学针对的是全体蛋白，组要以2D-Gel和质谱为主，分为top-down和bottom-up分析方法。理念和基因组类似，将蛋白用特定的物料化学手段分解成小肽段，在通过质量反推蛋白序列，最后进行搜索，标识已知未知的蛋白序列。
代谢组分析的代谢产物，是大分子和小分子的混合物，主要也是用液相和质谱。
总而言之，这些技术都想从全局找变量，都是一种top-down的研究方法，原因很简单：避免‘只缘身在此山中’的尴尬。
但因为技术局限，都各有缺点，尤其是转录组和蛋白组数据，基本上颠覆了以前一直认为的mRNA水平能代表蛋白水平的观念，因为这两组数据的重合度太低。
所以目前很多研究都开始使用交叉验证方法。
无论如何，都需要对数据进行分析，有经验的分析往往能化腐朽为神奇。

F. 代谢组学的研究范围

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域。其样品主要是动植物的细胞和组织的提取液。主要技术手段是核磁共振（NMR），质谱（MS），色谱（HPLC，GC）及色谱质谱联用技术。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。

G. 健康人的代谢组学可以做哪些内容

科技名词定义
中文名称：基因组学 英文名称：genomics 定义1：研究基因组的结构、功能及表达产物的学科。基因组的产物不仅是蛋白质，还有许多复杂功能的rna。包括三个不同的亚领域，即结构基因组学、功能基因组学和比较基因组学。 应用学科：生物化学与分子生物学（一级学科）；总论（二级学科） 定义2：研究生物体全基因组dna的序列和属性的学科。包括在dna（基因型）、mrna（转录物组）和蛋白质（蛋白质组）水平上研究细胞或组织的所有基因。 应用学科：细胞生物学（一级学科）；总论（二级学科） 定义3：研究生物体基因组的组成、结构与功能的学科。 应用学科：遗传学（一级学科）；总论（二级学科）
基因组研究应该包括两方面的内容：以全基因组测序为目标的结构基因组学（structural genomics）和以基因功能鉴定为目标的功能基因组学（functional genomics)，又被称为后基因组（postgenome）研究，成为系统生物学的重要方法。 基因组学能为一些疾病提供新的诊断，治疗方法。例如，对刚诊断为乳腺癌的女性，一个名为“oncotype dx”的基因组测试，能用来评估病人乳腺癌复发的个体危险率以及化疗效果，这有助于医生获得更多的治疗信息并进行个性化医疗。基因组学还被用于食品与农业部门。 基因组学与遗传学发展里程碑
基因组学的主要工具和方法包括： 生物信息学，遗传分析，基因表达测量和基因功能鉴定。 基因组学出现于1980年代，1990年代随着几个物种基因组计划的启动，基因组学取得长足发展。 相关领域是遗传学，其研究基因以及在遗传中的功能。 1980年，噬菌体 φ-x174;(5,368 碱基对)完全测序，成为第一个测定的基因组。 1995年，嗜血流感菌（haemophilus influenzae，1.8mb）测序完成，是第一个测定的自由生活物种。从这时起，基因组测序工作迅速展开。 2001年，人类基因组计划公布了人类基因组草图，为基因组学研究揭开新的一页。 基因组学是研究生物基因组的组成,组内各基因的精确结构、相互关系及表达调控的科学。基因组学、转录组学、蛋白质组学与代谢组学等一同构成系统生物学的组学（omics）生物技术基础。 基因组研究应该包括两方面的内容：以全基因组测序为目标的结构基因组学（structural genomics）和以基因功能鉴定为目标的功能基因组学（functional genomics)，又被称为后基因组（postgenome）研究，成为系统生物学的重要方法。
编辑本段功能基因组学
基因组dna测序是人类对自身基因组认识的第一步。随着测序的完成，功能基因组学研究成为研究的主流，它从基因组信息与外界环境相互作用的高度，阐明基因组的功能。功能基因组学的研究内容：人类基因组 dna 序列变异性研究、基因组表达调控的研究、模式生物体的研究和生物信息学的研究等。 (1)基因组表达及调控的研究。在全细胞的水平，识别所有基因组表达产物mrna和蛋白质，以及两者的相互作用，阐明基因组表达在发育过程和不同环境压力下的时、空的整体调控网络。 (2)人类基因信息的识别和鉴定。要提取基因组功能信息，识别和鉴定基因序列是必不可少的基础工作。基因识别需采用生物信息学、计算生物学技术和生物学实验手段，并将理论方法和实验结合起来。基于理论的方法主要从已经掌握的大量核酸序列数据入手，发展序列比较、基因组比较及基因预测理论方法。识别基因的生物学手段主要基于以下的原理和思路：根据可表达序列标签(sts)；对染色体特异性cosmid进行直接的cdna选择；根据cpg岛；差异显示及相关原理；外显子捕获及相关原理；基因芯片技术；基因组扫描；突变检测体系，等等。 （3）基因功能信息的提取和鉴定。包括：人类基因突变体的系统鉴定；基因表达谱的绘制；“基因改变-功能改变”的鉴定；蛋白质水平、修饰状态和相互作用的检测。 （4）在测序和基因多样性分析。人类基因组计划得到的基因组序列虽然具有代表性，但是每个人的基因组并非完全一样，基因组序列存在着差异。基因组的差异反映在表型上就形成个体的差异，如黑人与白人的差异，高个与矮个的差异，健康人与遗传病人的差异，等等。出现最多基因多态性就是单核苷酸多态性(snps)。 （5）比较基因组学。将人类基因组与模式生物基因组进行比较，这一方面有助于根据同源性方法分析人类基因的功能，另一方面有助于发现人类和其他生物的本质差异，探索遗传语言的奥秘 。
编辑本段结构基因组学
结构基因组学是继人类基因组之后又一个国际性大科学热点，主要目的是试图在生物体的整体水平上（如全基因组、全细胞或完整的生物体）测定出（以实验为主、包括理论预测）全部蛋白质分子、 结构基因组学与蛋白折叠
蛋白质－蛋白质、蛋白质－核酸、蛋白质－多糖、蛋白质－蛋白质－核酸－多糖、蛋白质与其他生物分子复合体的精细三维结构，以获得一幅完整的、能够在细胞中定位以及在各种生物学代谢途径、生理途径、信号传导途径中全部蛋白质在原子水平的三维结构全息图。在此基础上，使人们有可能在基因组学、蛋白质组学、分子细胞生物学以致生物体整体水平上理解生命的原理。 对疾病机理的阐明、对疾病的防治有重要应用意义。
发展回顾
1998年4月,由美国国家医学科学院（nigms）和wellcome trust发起在英国召开了第一次国际结构基因组会议，美国、法国、英国、德国、加拿大、日本、荷兰、意大利以及以色列的9国科学家参加了会议。2000年9月，美国nigms决定首批投入1.5亿美元，在美国建设7个研究中心（目前已经发展成为10个），争取在未来10年内解出1万个蛋白质的三维结构，建立蛋白质的氨基酸残基序列、三维结构和生物功能之间的有机联系，同时也支持结构基因组方法学的研究。2002年，10家大型国际制药公司宣布启动结构基因组研究。2000年11月，日本组织召开国际会议讨论结构基因组计划的有关问题，确定了完成测定3000个蛋白质三维结构的“protein3000计划”。2001年4月，在美国召开了第二次国际结构基因组会议,表明新一轮大规模的国际合作研究已经开始。
主要进展
我国在结构生物学研究方面具有较好的基础。60年代，我国科学家在世界上首次人工合成了胰岛素；70年代初又测定出1.8 埃; 分辨率的猪胰岛素三维结构，成为世界上为数不多的能够测定生物大分子三维结构的国家，这些研究工作处于当时的世界先进水平。在国际结构基因组研究刚露端倪之时，我国科学家就敏感地抓住了这一新动向，2000年我国开展了结构基因组学的研究。近来，国家863计划、973计划、中国科学院知识创新工程、国家重大攻关项目、自然科学基金先后重点资助了结构基因组学的研究工作和相关技术平台的建设。相关研究工作既有分工、又有交叉合作，并充分地考虑到了我国基因组水平研究的特点和我国在结构解析方法研究在国际上的地位。并计划在参加国际合作的基础上，在逐步建立基因组研究技术平台的同时， 相关图书《药物基因组学 》
五年之中完成200－300个蛋白质三维结构的测定。 我国的结构生物学研究队伍近年来不断发展壮大，中国科学院生物物理所、中国科技大学、北京大学、清华大学以及中国科学院物理所、高能所、上海生命科学院、福州物质结构所、上海复旦大学等单位均是我国开展结构基因组研究的重要基地。 我国结构基因组学研究虽然启动时间较短，但已经获得了不少重要进展。 据初步统计，已经完成了近千个克隆，已表达出210个蛋白质，其中有100多个可溶或部分可溶；获得近30个结晶和nmr样品，已经测定出5个结构。

H. 用matlab如何做代谢组学的主成分分析

对于使用matlab做主成分分析，我认为比较复杂，而使用SPSS软件求解的话，相对要简单得多，你完全可以用SPSS软件来求解，那时间不会超过2小时。如果你真的想用matlab的话，
对于主成份分析。我给你一个不错的关于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骤：
第一步：选取了8个与城市经济实力密切相关的指标；
第二步：对指标进行无量纲化处理（或归一化处理）。根据不同情况采用不同的公式标准化。
第三步：进行主成分分析。
1..采用四次方最大法（Quartimax）进行旋转。
2.第一主成分的特征根值，方差贡献率，累计方差贡献率。
第四步：确定权重由分析的主要个指标，建立权重。
第五步：计算综合评价值。

I. 代谢组学中小分子鉴定方法基本原理

代谢组学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。