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1、代谢组学技术及其在低剂量辐射生物效应中的应用,主要内容,人类基因组以及多种模式生物、重要生物基因组全 序列的完成，标志着生命科学研究进入所谓的“后基因 组时代 (Postgenome era)”, 即产生了功能基因组学 （Functional Genomics）,结构基因组学：以全基因组测序为目标；“静态的” 功能基因组学：以基因功能鉴定为目标，又称后基因组研究；“动态的”,转录组学 蛋白质组学 代谢组学 表型组学 相互作用组 ,功能基因组学,组学时代4种最重要的组学,代谢组学（Metabonomics/ Metabolomics ）是通过考察生物体系（细胞、组织 或生物体）受刺激或扰动后（如
2、将某个特定的基因变异或环境变化后），其代谢产物的变化或其随时间的变化，来研究生物体系的一门科学。代谢组（metabolome）是基因组的下游产物也是最终产物，是一些参与生物体新陈代谢、维持生物体正常生长功能 和生长发育的小分子化合物的集合，主要是相对分子量小于1000的内源性小分子。代谢物数量因物种不同而差异较大： 植物（200 000种）、动物（2500种）、微生物（1500种）,代谢组学是继基因组学和蛋白质组学之后新近发展起来的一门学科，是系统生物学的重要组成部分。基因组学和蛋白质组学分别从基因和蛋白质层面探寻生命的活动，而实际上细胞内许多生命活动是发生在代谢物层面的，如细胞信号释放（ce
3、ll signaling），能量传递，细胞间通信等都是受代谢物调控的。代谢组学正是研究代谢组（metabolome）在某一时刻细胞内所有代谢物的集合的一门学科。基因与蛋白质的表达紧密相连，而代谢物则更多地反映了细胞所处的环境，这又与细胞的营养状态，药物和环境污染物的作用，以及其它外界因素的影响密切相关。因此有人认为，“基因组学和蛋白质组学告诉你什么可能会发生，而代谢组学则告诉你什么确实发生了。”（Bill Lasley, UC Davis）,9,代谢组学利用高通量、高灵敏度与高精确度的现代分析技术，动态跟踪细胞、有机体分泌出来的体液中的代谢物的整体组成，借助多变量统计方法，来辩识和解析被研究对
4、象的生理、病理状态及其与环境因子、基因组成等的关系。“代谢组学”是一种整体性的研究策略，其研究策略有点类似于通过分析发动机的尾气成分，来研究发动机的运行规律和故障诊断等的“反向工程学”的技术思路。由于代谢组学着眼于把研究对象作为一个整体来观察和分析，也被称为“整体的系统生物学”。,代谢组学的特点： 关注内源化合物 对生物体系的小分子化合物进行定量定性研究 上述化合物的上调和下调指示了与疾病、毒性、基因修饰或环境因子的影响 上述内源性化合物的知识可以被用于疾病的诊断和药物筛 与转录组学和蛋白组学相比，代谢组学有以下优点： 基因与蛋白质表达的微小变化会在代谢物上得到放大 代谢组学的研究不需要建立全
5、基因测序及大量序列标签（EST）的数据库 代谢物的研究种类远小于蛋白质的数目 研究中采用的技术更通用,代谢组学的研究内容,根据不同的研究对象和研究目的, 将生物体系的代谢产物 分析分为 4 个层次 :1）代谢物靶标分析对某个或某几个特定组分的分析。在这个层次 中,需要采取一定的预处理技术除掉干扰物 ,以提高检测的灵敏度。2）代谢轮廓( 谱) 分析对少数所预设的一些代谢产物的定量分析。 如某一类结构 、性质相关的化合物, 某一代谢途径的所有中间产物或多 条代谢途径的标志性组分。 3）代谢组学在限定条件下对特定生物样品中所有内源性代谢组分 的定性和定量分析。4）代谢指纹分析不具体鉴定单一组分 ,
6、而是通过比较代谢物指纹 图谱的差异对样品进行快速分类。,13,研究方法和步骤样品制备：足量的代表性样品（-80保存）2.样品分析：常用色谱-质谱联用、NMR3.数据分析： PCA、 PLS、 ANN4.代谢途径分析：代谢轮廓分析和代谢组学分析,代谢物分离鉴定技术 液相与质谱联用技术( LC-MS) 气相与质谱联用技术( GC-MS) 核磁共振技术( NMR),一般来说,选择代谢物组学分析方法时,其原则是要同时考虑仪器和技术的检测速度、选择性和灵敏度,找到一种最适合目标化合物的方法。 化学分析技术中最常用的是1H核磁共振(1HNMR)以及色谱质谱联用(X-MS)，如气相色谱耦联质谱(GC/MS)
7、、液相色谱耦联质谱(LC/MS)和毛细管电泳耦联质谱联用技术 (CE/MS)来分析研究代谢物并为其绘制图谱。这些技术的耦联可以提高对样品的分辨率、敏感性及选择度,有利于对更多的生物体系内的代谢物绘制图谱。,代谢物分离鉴定技术,代谢组学数据分析,Tao X.M., et al. Anal Bioanal Chem., 2008, 391:2881-2889,Total ion chromatogram,代谢组学数据分析,(1) Filtering and peak detection 滤噪、峰检测(2) Deconvolution 重叠峰解析（3）Peak alignment 峰对齐、匹配（4）
8、Normalization 归一化,代谢组学数据分析,代谢组学的分析离不开各种代谢途径和生物数据库，与基因组学和蛋白组学已有较完善的数据库供搜索使用相比，目前代谢组学研究尚无类似的功能完备数据库。DOME (http:/medicago.vbi.vt.edu/dome.html) 有许多关于代谢物的原始数据和分析结果，分析结果用多维统计软件处理后可用于 OMEs 的浏览器 (BROME) 浏览。 MetaCyc (http:/metacyc.org) 是一个关于代谢物的数据库，阐述了超过150种生物体中的代谢途径，包含了从大量的文献和网上资源中得到的代谢途径、反应、酶和底物的资料。 MMP (
9、http:/www.chem.qmul.ac.uk/iubmb/enzyme) 对主要代谢途径及涉及的关键酶进行了详尽的描述。 ArMet (http:/www.armet.org) 涵盖大部分植物代谢组学研究工作的网站，包含了这些工作开展的时间，甚至还有详细的实验步骤，并将代谢物信息标准化，以便于研究者交流。,代谢组学研究相关数据库,早期抑制糖分解及丙酮酸脱氢酶 晚期影响脂代谢，促进炎症反应,小鼠 出生第十天 七个月后处死 主要涉及通路：代谢、炎症反应和细胞骨架通路,代谢组学的问题和展望庞大数据的处理问题如何建立合理有效的数据分析平台 数据的解释问题如何判断代谢组分析结果与基因的表达或阻遏的对应 低浓度代谢物的分析如何富集低浓度代谢物而不引起试验误差 代谢组学和其它组学的拟合 商品化的数据软件和图谱库缺乏、不完善 细胞代谢的瞬时状态较难反映代谢组学的发展仍处于初始阶段，在方法学和应用两方面均面临极大的挑战，需要其他学科的配合和交叉。,Thank you！,
