代谢组学的特点及研究内容和研究方法

代谢组学(metabonomics/metabolomics)是系统生物学中的重要的组成部分,被定义为一个细胞、体液、组织或器官中的所有小分子代谢物组分的集合。代谢组学主要研究生物体内源性代谢物的代谢途径及受到的内在或外在因素的影响。相对于系统生物学中的其他组学方法,代谢组学具有以下特点:(1)基因和蛋白表达的微小变化会在代谢层面上放大,更易于捕捉信息;(2)基因和蛋白的数目较为庞大,而代谢产物的数量在10E3数量级,便于测试和信息的分析;(3)代谢组学无需建立大规模的序列数据库;(4)代谢物在各生物体系中都较为类似,技术更为通用。由于代谢组学具有特殊优势,使其成为了研究健康与疾病的重要技术手段。

代谢组学的研究对象主要是分子量1000以下的小分子化合物,一般可分为四个层次:

1、代谢物靶标分析(metabolite target analysis)

分析一种或几种特定的代谢物,主要目的是通过检测某个基因受干扰后对目标代谢产物浓度所产生的效应。为了提高目标物的灵敏度,在分析方法上要采取预处理技术。

2、代谢谱分析(metabolic profiling analysis)

定量分析某一个或几个代谢途径中的一个类型的代谢物。包括结构、性质相关的化合物或一个代谢途径中的所有中间产物或多个代谢途径的标志性组分。由于一类化合物有其特有的化学性质,在分析方法上可以采用针对性的样品预处理方法。

3、代谢组学(metabonomics/metabolomics)

定性和定量分析特定条件下的特定生物样品中所有代谢物组分。在分析方法上,样品预处理和检测要满足对所有代谢物组分的检测,因此要保证高灵敏度、高选择性、高通量的要求。庞大的数据结果需要利用化学计量学技术进行数据的解析。

4、代谢指纹分析(metabolic fingerprinting analysis)

高通量定性分析所有的代谢物,以此描述某种生理状态的各种代谢类型的变化。该方法一般不进行定量分析。

生物复杂系统的研究既要求对目标化合物的精确定量分析(靶标分析)又需要对系统整体的定性评价(全局分析),这对分析技术提出了挑战:一方面,现有的面向靶标分析的方法与面向系统的整体分析(全面性)存在矛盾;另一方面,样品的复杂性反过来影响了靶标分析的可靠性(特异性)。

至今为止,还没有一种方法可以真正准确测定所有的代谢物,因此往往将代谢组学不同层次的方法相结合,一方面对于代谢物全谱作全面的分析,另一方面用靶标分析的方法补充全局分析的不足,从而达到分析尽可能多的代谢组分的研究目的。

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