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代谢组学的难点(代谢组学的应用范围)

代谢组学的难点(代谢组学的应用范围)

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  1. 浅析:NASH和NAFLD的代谢组学研究
  2. 简述代谢组学的概念、研究技术和应用
  3. 代谢组学中有些数据是相反的怎么办
  4. 代谢组学的研究方法
  5. 如何看待代谢组学的前景?

1、浅析:NASH和NAFLD的代谢组学研究

Gilead 的NASH / NAFLD动物研究模型中代谢组学的应用 Gilead通过代谢组学为临床前研究在NASH研究中的应用提供了一个很好的例子。

NAFLD可以发展为更危险非酒精性脂肪性肝炎(NASH),这表明炎症和肝细胞损伤以及肝脏中的脂肪都存在。到2030年,美国的NASH病例数也有望攀升至预计的2700万。

NAFLD的致病机制受到多种代谢,遗传和微生物组相关因素的影响。比如遗传差异可影响约20%-70%的疾病风险,PNPLA3基因是与NAFLD易感性相关的最明确遗传变异。这些遗传变异也可能还会影响NAFLD的疾病,如冠状动脉疾病、肥胖。

如果没有有效的治疗,NAFLD可能发展为非酒精性脂肪性肝炎(NASH),进而可能导致肝细胞癌和一系列代谢紊乱。在过去的几十年里,NASH已经成为美国肝移植需求的主要原因。

2、简述代谢组学的概念、研究技术和应用

代谢组学 :利用高通量的技术来鉴定和定量一个细胞、组织或器官中所有小分子或代谢物的生命科学研究。代谢组学应用:PS:TIC是在GC-MS或LC-MS等方法中使用的一种色谱图。

概述代谢组学是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想,对生物体内所有代谢物进行定量分析,并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式,是系统生物学的组成部分。

植物营养研究:代谢组学可以用于研究植物对不同营养元素的吸收和利用,为合理施肥提供科学依据。植物药用价值研究:通过分析植物中的代谢物,可以评估其药用价值,为中药开发提供参考。

代谢组学隶属于组学范畴之内,目前关注度颇高,它是了解小分子代谢物质(相对分子质量小于1000)数量、种类、丰度的研究技术,可以对小分子物质进行全面的定性及定量分析,并寻找代谢物与环境因子变化的相对关系。

代谢组学着重研究的是生物整体、器官或组织的内源性代谢物质的代谢途径及其所受内在或者外在因素的影响及随时间变化的规律。

3、代谢组学中有些数据是相反的怎么办

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代谢物提取,一般要求每组至少10个样;在所有提取好的样本中取等量混合作为QC;QC样本与实验样本穿插上机,开始十个QC,结尾三个QC,中间每十个样本穿插一个QC样本。

数据归一化 数据归一化是将数据映射到特定范围之内再进行处理,有利于便捷快速的运算。数据归一化是数据预处理重要一步,可消除样本处理、浓度差异、仪器偏差等统误差。

代谢组学的研究方法:代谢组学研究一般包括代谢组数据的采集、数据预处理、多变量数据分析、标记物识别和途径分析等步骤。生物样品(如尿液、血液、组织、细胞和培养液等)采集后进行生物反应灭活、预处理。

使用平台特定的方法对转录组和代谢组数据进行预处理和质控。 将代谢物标识符分配给轮廓代谢物,然后可以将其映射到生物途径。

4、代谢组学的研究方法

代谢组学的研究方法:代谢组学研究一般包括代谢组数据的采集、数据预处理、多变量数据分析、标记物识别和途径分析等步骤。生物样品(如尿液、血液、组织、细胞和培养液等)采集后进行生物反应灭活、预处理。

一种方法称作代谢物指纹分析 (metabolomic fingerprinting),采用液相色谱-质谱联用(LC-MS)的方法,比较不同血样中各自的代谢产物以确定其中所有的代谢产物。

先进分析检测技术结合模式识别和专家系统等计算分析方法是代谢组学研究的基本方法。其样品主要是动植物的细胞和组织的提取液。

研究中药这种复杂混合物的毒性,代谢组学是最好的方法,选择不同产地、不同数量、不同组分的中药,做出代谢组图,根据组成变化与毒性、药效相对应,就可把有效的成分最大化,把有毒的东西剔除。

“靶向代谢组学”(targetedmetabolome)的目的则是定量验证特定代谢产物的表达差异。

5、如何看待代谢组学的前景?

Siuzak博士认为,代谢组学研究最大的挑战就在于对代谢产物的识别,这也是最有趣的方面,而更具挑战性的工作,是进一步确认所有代谢物的功能。

代谢组学和中医中药的哲学观相吻合,代谢组学是研究中药最好的选择。

代谢组作为系统生物学的重要组成部分,在临床医学领域具有广泛的应用前景。代谢产物是基因表达的最终产物,在代谢酶的作用下生成。

而基于色谱/质谱联用的分离分析技术具有灵敏度高、选择性好、动态范围宽、信息丰富等优点,已成为代谢组学研究的主流技术平台。其次明确代谢组学的研究方法。

特别是基因组的研究取得重大突破后,正深入到后基因组学时代,通过功能基因组学和比较基因组学的研究,对基因、细胞、遗传、发育、进化和脑功能的探索正在形成一条主线。

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