miR-378转基因小鼠骨骼肌组织的代谢表型分析

骨骼肌是机体最大的代谢器官,对机体代谢稳态有重要调控功能。该课题组前期工作发现miR-378可以调控机体能量代谢稳态,为探究过表达miR-378对骨骼肌组织代谢的影响,该研究利用核磁共振技术系统分析了miR-378转基因小鼠及同窝的野生型对照小鼠骨骼肌组织的代谢谱差异。研究结果显示, miR-378对骨骼肌代谢有重要调控功能,过表达miR-378使骨骼肌组织肌酸、氨基酸代谢物(谷氨酸、谷氨酰胺)及核酸代谢物(次黄嘌呤)增多,而乳酸、磷酸肌酸、甘油等代谢产物明显减少,提示miR-378转基因小鼠骨骼肌处于能量匮乏状态。进一步对AMPK信号通路相关蛋白的分析表明,miR-378转基因小鼠骨骼肌组织AMPKa及ACC磷酸化水平增加, AMPKa的激活进一步支持miR-378过表达导致骨骼肌组织能量不足。以上结果提示, miR-378对骨骼肌组织代谢有重要调控功能。     

高分辨魔角旋转核磁共振和主成分分析研究人类低级星形细胞瘤和脑膜瘤的代谢组特征

采用高分辨魔角旋转核磁共振（HRMAS ^1H NMR）技术结合主成分分析（PCA）方法研究了39例人体脑肿瘤组织的代谢组特征．39例肿瘤样本分别来自39个脑肿瘤患者,包括15例低级星形细胞瘤,13例纤维型脑膜瘤和11例过渡型脑膜瘤．核磁共振波谱分析结果表明,脑肿瘤组织的代谢组中丰要含有脂肪酸、乳酸、胆碱代谢物（如胆碱、磷酸胆碱和甘油磷酸胆碱）、氯基酸（如丙氨酸、谷氨酸、谷氮酰胺、牛磺酸）、N-乙酰天门冬氨酸（NAA）和谷胱甘肽等代谢物．通过对核磁共振谱进行主成分分析（PCA）,发现低级星形细胞瘤和脑膜瘤的代谢组之间具有明显的差异,而在过渡型和纤维型两个亚类脑膜瘤之间该差别相对较小．与脑膜瘤相比,低级星形细胞瘤中甘油磷酸胆碱、磷酸胆碱、肌醇与肌酸的含量较高,而丙氨酸、谷氨酸、谷氨酰胺、谷胱甘肽和牛磺酸的含量较低．NAA的含量在低级星形细胞瘤中尽管较低但能观察到,而脑膜瘤中却未发现NAA的信号．结果衷明,HRMAS ^1H NMR和多变量统计分析相结合的组织代谢组学方法,不仅能有效区分不同类型的脑肿瘤,而且还可以为脑肿瘤提供丰富的代谢组信息,这些信息对研究肿瘤发生发展的机制具有潜在的意义．     

miR-378转基因小鼠脂肪组织的代谢表型分析

microRNA是一类小分子非编码RNA,参与调控多种生物学过程。该研究组前期工作中揭示了microRNA-378(miR-378)在脂肪组织中通过靶向硬脂酰CoA去饱和酶1(stearoyl-CoA desaturase 1, Scd1)调控脂分解。为了系统明确在脂肪组织中miR-378调控的代谢通路,该研究采用核磁共振技术分析了miR-378转基因小鼠和同窝野生型对照小鼠脂肪组织的代谢组差异。两种脂肪组织三个不同部位(棕色脂肪BAT、附睾旁白色脂肪gWAT、皮下白色脂肪iWAT)的代谢组学分析结果显示:miR-378转基因小鼠BAT中甘油磷酸胆碱、胆碱、丙二酸等代谢物含量更高;而gWAT脂肪组织中牛磺酸、丙二酸、次黄苷等代谢物含量更高; iWAT脂肪组织中牛磺酸、甘氨酸、谷氨酸、丙二酸等代谢物含量较高,而脂质、腺嘌呤核苷(adenine nucleoside, AMP)、二磷酸核苷(nucleoside diphosphate, ADP)及三磷酸核苷(nucleoside triphosphate, ATP)等代谢物含量较低。总体上, miR-378转基因小鼠脂肪组织中脂质含量减少,脂质分解作用及氨基酸代谢增强,整个机体的能量代谢增强。该研究结果揭示了miR-378对脂肪组织代谢具有重要调控作用。     

代谢组学：一个迅速发展的新兴学科

对代谢组学的含义,中心任务,研究方法,样品要求,应用及其发展方向进行了简要综述. 系统生物学概念的诞生标志着研究哲学由“还原论”向“整体论”的变化. 系统生物学的中心任务就是要针对生物系统整体 (无论它是生物细胞,多细胞组织,器官还是生物整体),建立定量,普适,整体和可预测 (QUIP) 的认知. 具体而言,系统生物学研究就是要将给定生物系统的基因,转录,蛋白质和代谢水平所发生的事件,相关性及其对所涉及生物过程的意义进行整体性认识. 从而出现了许多的“组”和“组学”的新概念. 但是现已提出的一百多个“组”和“组学”,可以大体归纳为“基因组”/“基因组学”,“转录组”/“转录组学”,“蛋白质组”/“蛋白质组学”和“代谢组”/“代谢组学”四个方面. 显而易见,DNA,mRNA 以及蛋白质的存在为生物过程的发生提供了物质基础 (但这个过程有可能不发生!),而代谢物质所反映的是已经发生了的生物学事件. 因此代谢组学是对一个生物系统进行全面认识的不可缺少的一部分,是全局系统生物学 (global systems biology) 的重要基础,也是系统生物学的一个重要组成部分. 在现有的英文表述中,代谢组学同时存在两个不同的词汇和概念,即metabonomics 和 metabolomics. 尽管前者多用在动物系统而后者多用于植物和微生物系统,但这些概念的本质从他们的定义中能够得到较细致的了解. Metabonomics 的最初定义是就生物系统对生理和病理刺激以及基因改变的代谢应答的定量测定(“the quantitative measurement of the multi-parametric metabolic response of living systems to pathophysiological stimuli or geneticmodifications”). 我们认为这个定义现在可以更广泛地表述为:代谢组学是关于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 (“Metabonomics is the branch of science concerned with the quantitative understandings of themetabolite complement of integrated living systems and its dynamic responses to the changes of both endogenous factors (such asphysiology and development) and exogenous factors (such as environmental factors and xenobiotics).”). 其中心任务包括 (1) 对内源性代谢物质的整体及其动态变化规律进行检测,量化和编录,(2) 确定此变化规律和生物过程的有机联系. Metabolomics 存在多个定义,但其精髓是:对一个生物系统的细胞在给定时间和给定条件下所有小分子代谢物质的定量分析(the quantitativemeasurement of all low molecular weight metabolites in an organism's cells at a specified time under specific environmentalconditions). 因此,metabolomics 可以译作“代谢物组学”. 不难看出,前者是对生物系统进行的整体和动态的认识 (不仅关心代谢物质的整体也关注其动态变化规律),而后者强调分析而且是个静态的认识概念. 因此可以认为,metabolomics 是metabonomics 的一个组成部分 (参看定义). 近年又有人提出了“dynamic metabolomics”的概念,这个概念所表达的含义十分接近“metabonomics”本身的含义. 所以,可以预见,随着这门新兴学科的发展和更深入讨论,这两个概念必将趋向一致. 因此我们建议,在中文表述中将“代谢组学”一词和英文中的 metabonomics 相对应,以避免不必要的混淆和争议. 就细胞系统而言,不仅存在细胞自身的代谢物质组成问题,存在细胞之间代谢物质交换的问题,也存在代谢过程所发生的位点问题. 因此,简单地分析代谢物质的总组成 (即代谢组) 缺乏“整体论”所要求的全面性,其意义有一定局限. 代谢组学属于全局系统生物学 (Global systems biology) 研究方法,便于对复杂体系的整体进行认识. 譬如,一个正常工作的人体包括“人体”本身和与之共同进化而来且共生的消化道微生物群体 (或称菌群),孤立地研究“人体”本身的基因,转录子以及蛋白质当然可以为人们认识人体生物学提供重要信息,但无法提供使人体正常工作不可缺少的菌群的信息. 人体血液和尿液的代谢组却携带着包括菌群在内的每一个细胞的信息,因此代谢组学方法对研究如人体这样复杂的进化杂合体十分有效. 正因如此,代谢组学已经广泛地应用到了包括药物研发,分子生理学,分子病理学,基因功能组学,营养学,环境科学等重要领域. 在代谢组学诞生的过去 6 年里,有关代谢组学的研究论文和专利以指数的形式逐年增长. 可以预见,这门新兴学科将应用到更为广泛的领域.     

代谢组研究

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。代谢组是生物体内源性代谢物质的动态整体。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。系统生物学研究的本质就是要求对研究对象的相关分子机理进行定量、普适、整体和可预测性地认识。作为全局系统生物学的基础和系统生物学的一个重要组成部分,代谢组学是以物理学基本原理为基础的分析化学、以数学计算与建模为基础的化学计量学和以生物化学为基础的生命科学等学科交叉的学科。在过去七年多的时间里,这门新兴的学科得到了迅速的发展,并已广泛地应用到了分子病理学、毒理学、功能基因组学、临床医学和环境科学等领域。本文就代谢组学的本质、代谢组分析研究方法及其应用做了概述。     

用高分辨魔角旋转核磁共振氢谱技术结合模式识别方法对人类神经上皮肿瘤进行分级

临床资料显示,患有脑肿瘤病人的存活率通常与肿瘤的类型和级别有关．如通过高分辨魔角旋转核磁共振氢谱（HRMAS ^1H NMRS）技术检测得到肿瘤组织的代谢轮廓（特征）,不仅可为肿瘤的生物学和新陈代谢研究提供有价值的信息,而且可为肿瘤的分类和分级提供重要的代谢指纹特征,而这些特征有可能成为未来肿瘤诊断的潜在手段（工具）．本研究采用高分辨魔角旋转核磁共振氢谱技术结合多维变量分析（如主成分分析）方法研究了30例神经上皮肿瘤组织的代谢特征,并与临床病理结果进行对照．这30例神经上皮肿瘤主要包括2例低级星形细胞瘤（Ⅰ级）、12例中级星形细胞瘤（Ⅱ级）、8例间变型星形细胞瘤（Ⅲ级）、3例胶质母细胞瘤（Ⅳ级）和5例髓母细胞瘤（Ⅳ级）．研究发现,神经元（NAA）、肌酸、顺式肌醇、甘氨酸和乳酸等代谢物的浓度以及一些代谢物与肌酸的浓度比值在不同级别的脑肿瘤组织间均具有显著性差别（P〈0．05）．这些代谢物的浓度比值主要包括NAA／）I~L酸、乳酸／肌酸、顺式肌醇／肌酸、甘氨酸／肌酸、反式肌醇,肌酸和丙氨酸,肌酸等．此外,采用人为监管模式识别方法建模（SrMCA）来预测（或区分）低、高级肿瘤,准确率基本均达87％．如仅对预测高级（Ⅲ和Ⅳ级）肿瘤而言,其灵敏性和特异性分别高达87％和93％．因此,高分辨魔角旋转核磁共振氢谱技术结合模式识别方法有可能成为未来一种潜在的、快速、准确分级人类脑肿瘤的手段（工具）．