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新品 | 2大尚方宝剑,双平台+双自建数据库助力医学代谢组学研究

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代谢组学是目前关注度颇高的组学方向。大家也知道细胞内的生命活动由众多基因、蛋白质、以及小分子代谢产物来共同承担。代谢组处于基因调控和蛋白质作用的下游,提供了生物学的终端信息,可以揭示内在和外在因素影响下代谢整体的变化轨迹来反映某种病理生理过程中所发生的一系列生物事件。
 

但当你真正着手代谢组学时,才能体会什么是无助!作为三大组学之一,代谢组学是分析难度最高、水最深的。为什么呢?

*基因/转录组测核苷酸排列,而核苷酸主要是4种;

*蛋白组测氨基酸排列,由20种氨基酸组成;
 

那代谢组呢?测核苷、氨基酸、糖、有机酸、脂类等代谢物,每一类都有N多种。


代谢组学中存在什么问题呢?
 

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如何来解决这些问题呢?


检测体系问题

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不同的质谱平台灵敏度及偏向性都不一样,而且不同平台之间具有互补性。LC-MS平台对代谢物的覆盖最广、灵敏度更高,相比于GC-MS,无需衍生处理。LC-MS平台可以检测到的物质峰可以达到几千甚至上万,有定性信息的物质在1000个以上。
 

GC-MS可以作为LC-MS热稳定化合物的一种补充,一般GC-MS平台可以定性到的代谢物在200个以上;
 

物质鉴定问题
 

物质鉴定是代谢组目前最主要的技术瓶颈。即使检测体系能检测到的数据量再多、定量能力再灵敏、定量结果再精确,如果鉴定不准确也没有任何意义。代谢物的鉴定高度依赖于代谢物数据库。数据库存在质量的高低,一个高质量的自建标准品库,不仅需要在不同条件下获得高质量的标准图谱,还需要准确的匹配算法进行图谱比对,两者都起着决定性作用。
 

A.EMDB数据库(鹿明自建LCMS代谢物数据库)
 

针对人、动物建立专属代谢物数据库,数据库包含3600+代谢物,其中涵盖氨基酸、脂质、核苷酸、碳水化合物、维生素和辅助因子、激素等,包含代谢物结构、质谱数据等,旨在更专业的通过代谢组学解决生物学问题。
 

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EMDB数据库覆盖大部分代谢通路,包含碳水化合物代谢、脂质代谢、氨基酸代谢,糖类代谢等主要代谢通路。以EMDB代谢库涉及KEGG通路作为统计。
 

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LCMS公共数据库如HMDB和Metlin,虽然数据库中物质数量比较庞大,但是代谢物归属物种复杂,检测平台不同,容易导致定性代谢物张冠李戴。EMDB数据库更专注于人,库中3300+代谢物的属于人内源性物质,定性准确性更高。
 

B.LUG数据库(鹿明自建GCMS代谢物数据库)

包含2500+代谢物并且还在不断更新中,其质荷比范围在85到650之间,覆盖了包括脂类、氨基酸、脂肪酸、胺类、醇类、糖类、氨基糖类、糖醇类、糖酸类、有机磷酸盐类、羟基酸类、芳香类、嘌呤类和甾醇类等多种物质。

由于LUG数据库更大,更全,用不同的样品测试数据库的定性能力,结果表明:以相似度40%为阈值时,LUG比某知名数据库的定性能力提升了10%-20%,若以相似度70%为阈值时,LUG的定性能力提升了13%-56%。
 

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预先输入了背景质谱信号,通过数据库比对,即便不做空白样本也能扣除这些杂质信号。背景质谱信号的加入不仅节省了前期实验过程中人力、试剂的损耗;同时还进一步缩短了单个项目对机时的占用,提高了实验效率和仪器通量;同时由于扣除了背景信号,会使数据的分析更为准确。
 

EMDB及LUG数据库中的代谢物同时具有HMDB ID, KEGG ID, CAS、物质分类等内容,信息更全面,方便后续进行代谢物功能研究。


数据分析问题


数据分析流程如下:

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采用多维分析和单维分析相结合的办法,来筛选组间差异代谢产物。OPLS-DA分析中,变量权重值(VIP)用来衡量各代谢物的表达模式对各组样本分类判别的影响强度和解释能力,挖掘具有生物意义的差异代谢物,进一步利用T检验验证组间差异代谢物是否具有显著性。

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通过对差异代谢物进行通路富集分析,有助于理解在差异样品中代谢途径变化机制。基于KEGG数据库( https://www.kegg.jp/ )对差异代谢物进行代谢通路富集分析。KEGG数据库的构建旨在了解生物系统(如细胞,组织等)中基因、蛋白及代谢物的功能及相互作用关系。

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文章来源于鹿明生物

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