代谢组学技术发展及其在农业动植物研究中的应用

代谢组学是依赖灵敏、稳定的分析流程和数据库,利用色谱–质谱联用、核磁共振技术对生物体内以及生物样品所有的小分子代谢物进行鉴定和定量分析的学科,在医学、食品科学、畜牧学、植物学等领域得到广泛应用。代谢组学方法可将代谢物种类和含量的变化与生物表型变化建立更直接的联系,因此代谢组学逐渐成为继基因组学、转录组学、蛋白组学后对复杂性状系统解析的新的研究手段。本文介绍了代谢组学常用分析策略、检测平台和常用数据库。在此基础上,综述了代谢组学在农业动物重要经济性状代谢分子鉴定、疾病诊断、肉品质及动物制品安全检测等领域取得的进展,并总结了利用代谢组学、转录组学和基因组学等多组学研究在动植物重要性状的发育、形成和解析等领域取得的最新成果。代谢组学与其他多组学方法整合分析,可以更全面地阐述各类复杂性状的遗传机制,有助于完善"突变–基因–表达–代谢–表型"的完整生物学过程,为复杂性状的机理解析提供新方法,为新型农业育种提供新思路。     

基于质谱技术的细胞代谢组学研究进展

细胞代谢组学作为一个新兴领域,能解决基本的生物学问题,还能观察细胞内的代谢情况。细胞代谢物浓度可以近似地反映一个组织、器官或细胞的表型。随着代谢组学的发展,以质谱分析为基础的代谢组学技术研究细胞的代谢物,其灵敏度高、分辨率好,能进行多组分的检测,并能获取分子的结构信息,这有利于细胞生物学的研究。该文结合目前代谢组学的技术,对细胞代谢物研究的意义及基于质谱技术的细胞代谢组学的应用进行了综述。     

生态代谢组学研究进展

代谢组学指某一生物系统中产生的或已存在的代谢物组的研究,以质谱和核磁共振技术为分析平台,以信息建模与系统整合为目标。随着代谢组学中的研究方法与技术成为生态学研究的有力工具,生态代谢组学概念应运而生,即研究某一个生物体对环境变化的代谢物组水平的响应。理清代谢组学与生态代谢组学学科发展的脉络,综述代谢组学研究中的常用技术及其优势与局限性,论述代谢组学技术在生态学研究中的应用现状,展望代谢组学技术与其他系统生物学组学技术的结合在生态学中的应用前景,提出生态代谢组学研究者未来要完成的任务和面对的挑战。     

代谢组学技术及其在毒理学研究领域中的应用

代谢组学是近几年发展起来的对某一生物或细胞所有低分子量代谢产物进行定性和定量分析的一门新学科,其研究对象主要是生物体液,研究手段主要是核磁共振和质谱。简要综述了代谢组学的概念、代谢组学在毒理学研究领域中的应用、当前代谢组学研究中存在的问题及今后的发展趋势,并探讨了代谢组学在研究毒物作用机制、药物的临床前安全性评价、确定毒物作用靶器官及器官特异性新的生物标志物中的实际应用。     

代谢组学在家养动物遗传育种中的应用

代谢组学是使用分析化学技术对生物样品(如乳液、血浆、血清等)中的大量小分子代谢物进行全面鉴定和定量分析,已经广泛应用于生物医学、营养学、作物学和畜牧学研究中。最初,代谢组学主要应用于畜牧生产中的非遗传学研究。目前,随着生理基因组学、生理遗传学研究的增多,越来越多的研究者开始利用代谢组学的技术和方法开展动物遗传育种研究。本文综述了代谢组学检测技术与平台特点及代谢组学在动物遗传学与基因组中的应用,着重总结了动物代谢分子遗传参数估计、品系(品种)间代谢图谱差异、代谢组全基因组关联分析、筛选影响重要经济性状的生物标记等领域的研究进展,讨论了代谢组学研究还需亟待解决的问题。本文通过综述代谢组学在动物育种中的研究进展,旨在为进一步利用代谢组学技术开展动物重要经济性状的遗传基础研究提供参考。     

代谢组学与营养学研究

代谢组学(metabonomics)是近几年来基于核磁共振(nuclear magnetic resonance,NMR)、质谱(mass spectrometry,MS)和高效液相色谱(HPLC)等发展起来的一种新的"组学"技术,是通过分析生物体液及组织中所有小分子物质来研究有机体内物质代谢规律和健康状况的一门学科。代谢组学在功能基因组学、病理生理学、药理毒理学和营养学等方面有着广泛的应用前景。本文综述了代谢组学的研究进展和在营养学方面的应用。     

基于核磁共振的肝癌大鼠血清代谢组学分析

本文通过腹腔注射二乙基亚硝胺(DEN)的方法,成功建立了大鼠的肝癌模型,并应用核磁共振的代谢组学技术,对肝癌模型组大鼠、以及正常组大鼠血清的代谢组分进行分析,判断小分子标志物的差异性。按照小剂量二乙基亚硝胺(DEN)间断性腹腔注射的方法建立肝癌大鼠模型,同时用正常大鼠作为对照,核磁共振氢谱检测对两组血清进行检测,获得各组大鼠血清中的代谢差异性。肝癌大鼠血清中的丙酮、乙酰乙酸升高,然而丙酮酸含量降低。代谢组学是指在体外系统分析生物系统内代谢物的变化并以此来评价外源性刺激的对机体的效果及其机制[1]。完整的代谢组学包括样品的采集、制备;其代谢产物的检测、鉴定;最后是数据分析、建模:建立代谢物与生物体本身疾病的关系[2]。代谢物的识别更容易、更能准确地反映生物体系的状态。本文运用代谢组学技术,在建立化学试剂诱导的肝癌大鼠模型的基础上,分析大鼠体内的化学成分,这有助于认识小分子物质对肿瘤的影响及其在肿瘤治疗的重要意义[3]。     

代谢组学在肿瘤药物靶点筛选中的应用进展

肿瘤是一种多因素参与造成机体各系统功能平衡紊乱的代谢性疾病,代谢重编程是恶性肿瘤的重要特征之一.研究"代谢指纹图谱"的代谢组学,通过揭示肿瘤或药物引起的宿主内源性代谢物的变化,为肿瘤药物靶点的筛选提供了可能.但目前对代谢组在肿瘤药物靶点筛选中的整体性综述并不多见,因此,本文在介绍了代谢组学筛选肿瘤药物靶点的流程的基础上...     

代谢组学研究技术及其应用

介绍代谢组学的研究技术,主要包括核磁共振技术,色谱-质谱联用技术,同时介绍常用的数据处理方法和数据库.对目前代谢组学在医药领域、生物研究领域、资源环境,以及农业和食品领域的应用情况进行综述.     

脂质组学分析方法进展及其在癌症研究中的应用

脂质占人体内源性代谢物的一半以上,种类繁多,结构复杂,因而具有多种生物功能,与多种生命活动密切相关。脂质组学是代谢组学分支的新兴学科,它可以通过比较不同生理状态下脂质含量的变化,寻找代谢通路中关键的脂质生物标志物,最终揭示脂质在各种生命活动中的作用机制。随着质谱技术的进步,脂质组学在疾病脂类生物标志物的识别、疾病诊断、药物作用机制的研究等方面已展现出广泛的应用前景。本文主要就脂质组学近几年的分析方法进展及其在癌症中的最新应用进行了综述。     

NMR-based metabonomics: a useful platform of oncology research

Cancer threatens human health, thus research focusing on oncology has great significance. Metabonomics is the global quantitative assessment of the dynamic metabolic response of a biological system to some exogenous or genetic pathophysiological perturbation. The metabolites are detected in tissues or fluids by various analytical methods, such as nuclear magnetic resonance (NMR) and mass spectroscopy. Metabonomics, as a tool, can provide a link between the laboratory and clinic. NMR-based metabonomics offers a useful tool to understand tumour biochemistry and may also has some potentials for tumour diagnosis and prognosis, even when some other disease processes are present. Here, we review NMR-based metabonomics principles and their applications in oncology research.     

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.     

LC-MS-based metabonomics analysis

Metabonomics aims at the comprehensive and quantitative analysis of wide arrays of metabolites in biological samples. It has shown particular promise in the areas of toxicology and drug development, functional genomics, systems biology, and clinical diagnosis. Comprehensive metabonomics investigations are primarily a challenge for analytical chemistry. High-performance liquid chromatography-mass spectrometry (HPLC-MS) is an established technology in drug metabolite analysis and is now expanding into endogenous metabolite research. Its main advantages include wide dynamic range, reproducible quantitative analysis, and the ability to analyze biofluids with extreme molecular complexity. The aims of developing HPLC-MS for metabonomics range from understanding basic biochemistry to biomarker discovery and the structural characterization of physiologically important metabolites. In this review, the strategy and application of HPLC-MS-based metabonomics are reviewed.     

代谢组学技术在水产动物疾病研究中的应用

代谢组学是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的一门新学科。近年来,代谢组学技术在水产动物疾病中的研究备受关注,特别是为感染性疾病发生机制及防控研究提供了一种新的手段。本文介绍了代谢组学技术及其在水产动物研究中的应用,包括代谢组学技术在水产动物感染性疾病、细菌耐药及环境应激等方面应用进行综述,分析了代谢组学在水产动物疾病研究中面临的问题与挑战,并对未来水产动物代谢组学研究趋势进行了展望,以期为代谢组学技术在水产动物疾病发病机制和药物研发方面更深入的运用提供参考。     

Metabonomics in pharmaceutical R&D

This minireview is based on a lecture given at the First Maga Circe Conference on metabolomics held at Sabaudia, Italy, in March 2006 in which the analytical and statistical techniques used in metabonomics, efforts at standardization and some of the major applications to pharmaceutical research and development are reviewed. Metabonomics involves the determination of multiple metabolites simultaneously in biofluids, tissues and tissue extracts. Applications to preclinical drug safety studies are illustrated by the Consortium for Metabonomic Toxicology, a collaboration involving several major pharmaceutical companies. This consortium was able, through the measurement of a dataset of NMR spectra of rodent urine and serum samples, to build a predictive expert system for liver and kidney toxicity. A secondary benefit was the elucidation of the endogenous biochemicals responsible for the classification. The use of metabonomics in disease diagnosis and therapy monitoring is discussed with an exemplification from coronary artery disease, and the concept of pharmaco-metabonomics as a way of predicting an individual's response to treatment is exemplified. Finally, some advantages and perceived difficulties of the metabonomics approach are summarized.     

Nutritional metabonomics: applications and perspectives

Nowadays, nutrition focuses on improving health of individuals through diet. Current nutritional research aims at health promotion, disease prevention, and performance improvement. Modern analytical platforms allow the simultaneous measurement of multiple metabolites providing new insights in the understanding of the functionalities of cells and whole organisms. Metabonomics, "the quantitative measurement of the dynamic multiparametric metabolic response of living systems to pathophysiological stimuli or genetic modifications", provides a systems approach to understanding global metabolic regulations of organisms. This concept has arisen from various applications of NMR and MS spectroscopies to study the multicomponent metabolic composition of biological fluids, cells, and tissues. The generated metabolic profiles are processed by multivariate statistics to maximize the recovery of information to be correlated with well-determined stimuli such as dietary intervention or with any phenotypic data or diet habits. Metabonomics is thus uniquely suited to assess metabolic responses to deficiencies or excesses of nutrients and bioactive components. Furthermore, metabonomics is used to characterize the metabolic phenotype of individuals integrating genetic polymorphism, metabolic interactions with commensal and symbiotic partners such as gut microflora, as well as environmental and behavioral factors including dietary preferences. This paper reports several experimental key aspects in nutritional metabonomics, reviews its applications employing targeted and holistic approach analysis for the study of the metabolic responses following dietary interventions. It also reports the assessment of intra- and inter-individual variability in animal and human populations. The potentialities of nutritional metabonomics for the discovery of new biomarkers and the characterization of metabolic phenotypes are discussed in a context of their possible utilizations for personalized nutrition to provide health maintenance at the individual level.     

代谢组学在临床研究中的应用及进展

代谢组学是"后基因组学"时期新兴的一门学科,也是系统生物学的重要组成部分。代谢组学通过全面、定量检测生物样本中多种类型小分子化合物,来了解在内在和外界因素作用下生物体内源性物质的变化及规律,特别适合于临床上研究机体因受到遗传、生长、生理、环境因素和异物、病源等刺激的影响而产生的变化。借助于代谢组学技术不仅能够描述疾病发生、发展以及治疗过程中机体代谢机能的状态和变化,为临床疾病的诊断、病理机制的探索、新治疗靶点的发现等提供新的途径和思路,还可以揭示外界干扰因素(药物/毒物、环境、饮食、生活方式等)对机体的影响,为药效评价和疾病病因的筛查提供基础数据。近年来,代谢组学在临床研究方面得到了广泛的应用,取得了巨大的进展并展现了鼓舞人心的应用前景。该文分别就代谢组学在描述疾病发展状态、研究疾病诊断方法、探索疾病发病原因和发病机理、药效学评价等几个方面的应用及进展进行回顾和综述。     

面向代谢组学的模式识别技术应用与展望

代谢组学是后基因时代新兴的一门研究生物体内所有小分子代谢物的组学学科,是系统生物学的有机组成部分。由于代谢组学是基于数据驱动的学科,因此如何有效利用数据预处理、模式识别等信息处理技术从代谢组学复杂的高维样本中挖掘深层次的“知识”是代谢组学乃至整个系统生物学的关键问题。对模式识别技术在代谢组学中的应用作了全面的综述。总结代谢组学数据特性及其对模式识别技术的特殊要求,揭示面向代谢组学的模式识别技术所遇到的困难并在此基础上提出相应的解决办法。