代謝組學(xué)方法與應(yīng)用(許國旺)張強(qiáng)

1、第1章緒論隨著人類基因組測序工作的完成，基因功能的研究逐漸成為熱點(diǎn)，隨之出現(xiàn)了一系列的“組學(xué)研究，包括研究轉(zhuǎn)錄過程的轉(zhuǎn)錄組學(xué)(transcriptomics)、研究某個生物體系中所有蛋白質(zhì)及其功能的蛋白質(zhì)組學(xué)(proteomics)及研究代謝產(chǎn)物的變化及代謝途徑的代謝組學(xué)(metabolomics或metabonomics)(圖11)。代謝組學(xué)是眾多組學(xué)中的一種，是隨著生命科學(xué)的發(fā)展而發(fā)展起來的。與其他組學(xué)不同，代謝組學(xué)是通過考察生物體系(細(xì)胞、組織或生物體)受刺激或擾動后(如將某個特定的基因變異或環(huán)境變化后)，其代謝產(chǎn)物的變化或其隨時間的變化，來研究生物體系的一門科學(xué)。所謂代謝組(metab

2、olome)是基因組的下游產(chǎn)物也是最終產(chǎn)物，是一些參與生物體新陳代謝、維持生物體正常功能和生長發(fā)育的小分子化合物的集合，主要是相對分子質(zhì)量小于1000的內(nèi)源性小分子。代謝組中代謝物的數(shù)量因生物物種不同而差異較大，據(jù)估計，植物王國中代謝物的數(shù)量在200000種以上，單個植物的代謝物數(shù)量在500025000，甚至簡單的擬南芥(Arabidopsisthalia)也產(chǎn)生約5000種代謝產(chǎn)物，遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于微生物中的代謝產(chǎn)物(約1500種)和動物中的代謝產(chǎn)物(約2500種)2。實際上，在人體和動物中，由于還有共存的微生物代謝、食物及其代謝物本身的再降解，到目前為止，還不能估計出到底有多少種代謝產(chǎn)物，濃度分布

3、范圍有79個數(shù)量級.因此對代謝組學(xué)的研究,無論從分析平臺、數(shù)據(jù)處理及其生物解釋等方面均面臨諸多挑戰(zhàn).本章對代謝組學(xué)發(fā)展的歷史、國內(nèi)外現(xiàn)狀、研究方法、典型應(yīng)用領(lǐng)域及研究熱點(diǎn)等給予了介紹。1.1代謝組學(xué)簡介1。1.1代謝組學(xué)發(fā)展的時代背景生命科學(xué)是研究生命現(xiàn)象、生命活動的本質(zhì)、特征和發(fā)生、發(fā)展規(guī)律，以及各種生物之間和生物與環(huán)境之間相互關(guān)系的科學(xué)。自從1953年Watson和Crick建立了DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)模型后，生命科學(xué)研究的面貌便煥然一新.在此基礎(chǔ)上發(fā)展的分子生物學(xué)使得生命的基本問題，如遺傳、發(fā)育、疾病和進(jìn)化等，都能從分子機(jī)制上得到詮釋。生物學(xué)研究進(jìn)入了對生命現(xiàn)象進(jìn)行定量描述的階段。分子生物學(xué)的

4、飛速發(fā)展極大地推動了人們從分子組成水平對生物系統(tǒng)進(jìn)行深人的了解.基因組計劃向人們展示了包括大腸桿菌、酵母、線蟲、果蠅、小鼠等模式生物以及人類的所有遺傳信息的組成，生命的奧秘就存在于這些序列中.技術(shù)上的突破使得基因組數(shù)據(jù)的獲得已經(jīng)不再是生命科學(xué)的難點(diǎn)。人類基因組計劃的基本完成標(biāo)志著后基因組時代的到來，在這一時期,基因組功能分析成為生命科學(xué)的主要任務(wù)，核心思想是以整體和聯(lián)系的觀點(diǎn)來看待生物體內(nèi)的物質(zhì)群,研究遺傳信息如何由基因經(jīng)轉(zhuǎn)錄向功能蛋白質(zhì)傳遞，基因功能如何由其表達(dá)產(chǎn)物蛋白質(zhì)以及代謝產(chǎn)物來體現(xiàn).繼基因組(genome)后、轉(zhuǎn)錄組(transcriptome)、蛋白質(zhì)組(proteome)等相繼出

5、現(xiàn)，并相應(yīng)形成omics學(xué)說，如轉(zhuǎn)錄組學(xué)(transcriptomics)、蛋白質(zhì)組學(xué)(proteomics)等。但是基因與功能的關(guān)系是非常復(fù)雜的，還不能用轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組來表達(dá)生物體的全部功能。生物體內(nèi)存在著十分完備和精細(xì)的調(diào)控系統(tǒng)以及復(fù)雜的新陳代謝網(wǎng)絡(luò)，它們共同承擔(dān)著生命活動所需的物質(zhì)與能量的產(chǎn)生與調(diào)節(jié)。在這一復(fù)雜體系中，既有直接參與物質(zhì)與能量代謝的糖類、脂肪及其中間代謝物，也有對新陳代謝起重要調(diào)節(jié)作用的物質(zhì)。這些物質(zhì)在體內(nèi)形成相互關(guān)聯(lián)的代謝網(wǎng)絡(luò)，基因突變、飲食、環(huán)境因素等都會引起這一網(wǎng)絡(luò)中某個或某些代謝途徑的變化，這類物質(zhì)的變化可以反映機(jī)體的狀態(tài)。起調(diào)節(jié)作用的代謝物，從生理功能上來說包括

6、神經(jīng)遞質(zhì)、激素和細(xì)胞信號轉(zhuǎn)導(dǎo)分子等，從化學(xué)組成上來說包括多肽、氨基酸及其衍生物、胺類物質(zhì)、脂類物質(zhì)和金屬離子等，這些調(diào)節(jié)物質(zhì)絕大部分都是小分子物質(zhì)，在植物與微生物中還存在著大量的次生代謝產(chǎn)物。這些分子廣泛分布于體內(nèi)，對多種生理活動都具有普遍和多樣的調(diào)節(jié)作用，僅微量存在就能夠發(fā)揮很強(qiáng)的生物效應(yīng)。不同活性的分子或協(xié)同、或拮抗、或修飾而相互影響，在生物學(xué)效應(yīng)以及信號轉(zhuǎn)導(dǎo)和基因表達(dá)調(diào)控上形成復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，承擔(dān)著維持機(jī)體穩(wěn)態(tài)的重要使命，是神經(jīng)內(nèi)分泌和免疫網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)的物質(zhì)基礎(chǔ)和自穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)的最重要成分。轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組的研究很難涵蓋這些非?；钴S而且非常重要的生命活性物質(zhì)，然而對這類物質(zhì)的生理和病理生理學(xué)意義如果

7、不能充分認(rèn)識，就不可能真正闡明生命功能活動的本質(zhì)。傳統(tǒng)研究方法是以生理學(xué)和藥理學(xué)實驗方法為主，缺乏高通量的研究技術(shù)，難以建立生物小分子物質(zhì)復(fù)雜體系的研究模式。在這種情況下，代謝組(metabolome)和代謝組學(xué)(metabolomics或metabonomics)應(yīng)運(yùn)而生了，并成為系統(tǒng)生物學(xué)的一個重要突破口，代謝處于生命活動調(diào)控的末端，因此代謝組學(xué)比基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)更接近表型。從廣義的代謝組學(xué)的意義上來說，代謝組學(xué)的歷史是相當(dāng)長的，很早以前人們就已經(jīng)對生物樣品中的某些靶標(biāo)化合物進(jìn)行分析以了解生命機(jī)體的狀態(tài)。目前代謝組學(xué)所采用的一些技術(shù)平臺，如NMR和色譜技術(shù)以及質(zhì)譜技術(shù)也有比較長的應(yīng)用歷

8、史。嚴(yán)格意義上的代謝組學(xué)（對限定條件下的特定生物樣品中所有代謝組分的定性和定量）從提出到現(xiàn)在只有短短數(shù)年的時間.現(xiàn)在一般認(rèn)為代謝組學(xué)源于代謝輪廓（metabolicprofiling）分析，在代謝輪廓分析中體現(xiàn)了代謝組學(xué)的“盡可能多地分析生物樣本中的代謝產(chǎn)物這一理念的萌芽。在這里，我們對從代謝輪廓分析發(fā)展到代謝組學(xué)這一過程4（圖1-2）做一簡單的介紹。早在20世紀(jì)70年代初，Baylor醫(yī)學(xué)院就發(fā)表了有關(guān)代謝輪廓分析方面的論文,在他們的工作中采用了GC-MS的方法對多種類固醇、有機(jī)酸以及尿中藥物的代謝物進(jìn)行了分析,并將這種多組分分析的方法稱為代謝輪廓分析，開創(chuàng)了對復(fù)雜樣品進(jìn)行代謝輪廓分析的先河

9、。此后代謝輪廓分析廣泛應(yīng)用于血、尿等生物樣本中代謝物的定性與定量分析，以對疾病進(jìn)行篩選和診斷。在臨床上使用GCMS的方法來診斷疾病的方法一直沿用到今天。緊接著,人們把重點(diǎn)主要放在分析的自動化上，并將GC的方法用于其他類型化合物的分析。進(jìn)入20世紀(jì)80年代,人們開始使用高效液相色譜和核磁共振的技術(shù)來進(jìn)行代謝輪廓的分析，如1982年，荷蘭應(yīng)用科學(xué)研究所（TNO）的vanderGreef5在國際上首先采用質(zhì)譜對尿中代謝指紋進(jìn)行研究。1983年,Sadler、Buckingham和Nicholson發(fā)表了第一個有關(guān)全血和血漿的1H-NMR譜。在1986年，色譜雜志JournalofChromatogr

10、aphy發(fā)表了一期有關(guān)代謝輪廊（metabolicprofiling）分析的專輯。進(jìn)入90年代,代謝輪廓分析技術(shù)一直平穩(wěn)發(fā)展，每年都有1015篇的論文發(fā)表，不過這一時期人們的目標(biāo)更多地集中于某些特定的標(biāo)靶化合物上。在90年代初，Sauter等人用基于GCMS代謝輪廓分析的方法研究了不同除草劑對大麥的影響,這種用代謝輪廓分析來研究各種因素對生物功能的影響的研究思路隨即被人們認(rèn)可。1997年，StevenOliver研究小組提出了通過對代謝產(chǎn)物的數(shù)量和定性來評估酵母基因的遺傳功能及其冗余度，并率先提出了代謝組的概念7。1999年，J。Nicholson等提出metabonomics的概念，并在疾病

11、診斷、藥物篩選等方面做了大量卓有成效的工作1，911。接著，德國的MaxPlanckInstitut的科學(xué)家們開始了植物代謝組學(xué)的研究12，使代謝組學(xué)得到了極大的充實。代謝組學(xué)的特點(diǎn)為：（1）關(guān)注內(nèi)源化合物。（2）對生物體系中的小分子化合物進(jìn)行定性定量研究。（3）上述化合物的上調(diào)和下調(diào)指示了與疾病、毒性、基因修飾或環(huán)境因子的影響。（4）上述內(nèi)源性化合物的知識可以被用于疾病診斷和藥物篩選。與轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)比較，代謝組學(xué)有以下優(yōu)點(diǎn)13:（1）基因和蛋白質(zhì)表達(dá)的微小變化會在代謝物上得到放大，從而使檢測更容易。（2）代謝組學(xué)的研究不需建立全基因組測序及大量表達(dá)序列標(biāo)簽（EST）的數(shù)據(jù)庫。（3）代

12、謝物的種類要遠(yuǎn)小于基因和蛋白質(zhì)的數(shù)目（每個組織中大約為103數(shù)量級,即使在最小的細(xì)菌基因組中也有幾千個基因）。（4）研究中采用的技術(shù)更通用，這是因為給定的代謝物在每個組織中都是一樣的緣故。代謝組學(xué)是近幾年才發(fā)展的一門新興的技術(shù)，如何對這種技術(shù)進(jìn)行命名曾經(jīng)有爭議，國際上存在metabolomics和metabonomics兩個詞匯，一般認(rèn)為，metabolomics是通過考察生物體系受刺激或擾動后（如將某個特定的基因變異或環(huán)境變化后）代謝產(chǎn)物的變化或其隨時間的變化，來研究生物體系的代謝途徑的一種技術(shù)。而metabonomics是生物體對病理生理刺激或基因修飾產(chǎn)生的代謝物質(zhì)的質(zhì)和量的動態(tài)變化的研究

13、。前者一般以細(xì)胞作研究對象，后者則更注重動物的體液和組織。在植物、微生物領(lǐng)域一般用metabolomics，在藥物研究和疾病診斷中,一般用metabonomics?，F(xiàn)在這兩個定義已經(jīng)模糊化6，沒有特別的區(qū)分。1。1。2代謝組學(xué)研究現(xiàn)狀目前，代謝組學(xué)正日益成為生命科學(xué)研究的重點(diǎn)之一，在世界范圍越來越多的科學(xué)工作者已加入到代謝組學(xué)的研究中.這可以從以下幾個方面體現(xiàn)。1.1。2.1有關(guān)代謝組學(xué)的文獻(xiàn)數(shù)量增長迅速，學(xué)術(shù)活動活躍“Webofknowledge”是檢索科學(xué)文獻(xiàn)最好的網(wǎng)站之一，在該網(wǎng)站以metabolomicsormetabonomics和metabolicprofiling為主題詞進(jìn)行檢索

14、，可得圖13.以metabolomicsormetabonomics檢索可得1950篇,以metabolicprofiling檢索可得4581篇（2008年1月5日）。類似地,從“Webofknowledge”使用proteomics和metabolome分別檢索到總文獻(xiàn)9361篇和1000篇（圖14），發(fā)現(xiàn)引用次數(shù)分別為112566和8355，平均每篇引用分別為12。02和8。35，h指數(shù)分別為113和39。從中可知,盡管代謝組學(xué)比較年輕，是新興技術(shù),文獻(xiàn)的總量不多，但與蛋白質(zhì)組學(xué)相比,它們具有非常類似的發(fā)展趨勢。代謝組學(xué)的學(xué)術(shù)活動也在蓬勃進(jìn)行,2001年12月在美國舉行了題為“Metabo

15、licProfiling：PathwaysinDiscovery”的專題會議,一年后（2002年11月）在加利福尼亞州召開的系統(tǒng)組學(xué)國際會議也特別強(qiáng)調(diào)了代謝組學(xué)。有關(guān)植物代謝組學(xué)方面的會議更多,2002年4月、2003年4月、2004年6月及2006年7月分別在荷蘭、德國、美國和英國舉行了第一屆、第二屆、第三屆和第四屆植物代謝組學(xué)國際會議，會議就分析技術(shù)的發(fā)展、代謝數(shù)據(jù)的生物信息和數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、標(biāo)準(zhǔn)化及數(shù)據(jù)庫、代謝組學(xué)在解決生物技術(shù)問題中的作用和發(fā)展農(nóng)作物等方面進(jìn)行了廣泛的探討。2008年7月,國際植物代謝組學(xué)會議將在日本的橫濱召開。為與代謝組學(xué)的迅猛發(fā)展相適應(yīng),國際代謝組學(xué)學(xué)會（/）應(yīng)運(yùn)而生

16、，并創(chuàng)刊了專業(yè)雜志Metabolomicshttp：/）。2005年6月在日本召開了第一屆代謝組學(xué)學(xué)會的國際會議（TheFirstInternationalConferenceoftheMetabolomicsSociety）。在取得成功的基礎(chǔ)上,2006年和2007年分別在美國和英國召開了第二屆、第三屆代謝組學(xué)學(xué)會的國際會議.這些會議的召開加速了代謝組學(xué)的發(fā)展.國內(nèi)在這一領(lǐng)域也緊跟國際前沿，中國科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所在2001年學(xué)科規(guī)劃時就將代謝組學(xué)列為中國科學(xué)院知識創(chuàng)新工程（二期）重要方向予以支持。自2003年較全面地介紹代謝組學(xué)的綜述發(fā)表后14，又陸續(xù)有許多綜述性的文章發(fā)表，內(nèi)容涉及代

17、謝組學(xué)的技術(shù)平臺以及在醫(yī)藥、疾病、植物學(xué)等諸多方面的應(yīng)用1518。2003年9月，中國科學(xué)院生物局在上海召開了“植物、微生物的代謝組學(xué)、代謝工程學(xué)術(shù)研討會.2004年10月1011日在上海威斯汀大飯店，中國科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所和美國Waters公司合作舉辦的代謝組學(xué)高層研討會及技術(shù)報告會隆重舉行，英國倫敦帝國理工學(xué)院的JeremyNicholson教授受邀首次訪問中國.此次研討會的成功召開，進(jìn)一步拉近了中國代謝組學(xué)與國際的距離,也標(biāo)志著中國科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所和美國Waters公司“代謝組學(xué)聯(lián)合實驗室的正式運(yùn)行.2004年11月,中國科學(xué)院啟動了知識創(chuàng)新方向性項目“植物、微生物代謝組學(xué)

18、的初步研究”.2004年12月18日，天津藥物研究院與天津大學(xué)共同主辦的“代謝物組學(xué)與藥物研究高層研討會”在天津大學(xué)化工學(xué)院舉行，就“代謝物組學(xué)與重大疾病藥物治療相關(guān)基礎(chǔ)和應(yīng)用研究”進(jìn)行了深入探討.2005年4月56日,Waters公司首屆制藥技術(shù)論壇在上海虹橋賓館召開，JeremyNicholson教授和許國旺研究員等做了關(guān)于代謝組學(xué)、新藥發(fā)現(xiàn)和研究等方面的報告,探尋代謝組學(xué)脈動對制藥業(yè)的深層影響及其對中草藥開發(fā)方向的揭示19。在這期間，國內(nèi)眾多科研機(jī)構(gòu)也紛紛加入代謝組學(xué)研究的行列。年，許國旺受SpringerLink邀請，正式成為Metabolomics雜志編委。在“大連化學(xué)物理研究所科學(xué)

19、論壇(DICPSYMPOSIUM)專項基金”資助下，中國科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所分別在2005年4月和2006年9月組織了“現(xiàn)代分離/分析化學(xué)和代謝組學(xué)”和“分析生物化學(xué)和中醫(yī)藥代謝組學(xué)科學(xué)論壇，邀請了數(shù)十位來自英國、美國、德國、荷蘭、日本、比利時、中國、中國香港、中國澳門等國家和地區(qū)的著名專家和學(xué)者參加.在國家有關(guān)部門和單位的配合下，年9月1314日在中國科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所召開了為期2天的主題為“醫(yī)學(xué)代謝組學(xué)”的第284次香山科學(xué)會議,國內(nèi)數(shù)家相關(guān)研究機(jī)構(gòu)、大專院校和國外多個從事代謝組學(xué)研究的團(tuán)體近50余位專家學(xué)者應(yīng)邀出席。由中國工程院醫(yī)藥衛(wèi)生學(xué)部等主辦的2007年“環(huán)渤海醫(yī)藥發(fā)展前沿

20、論壇”暨“代謝組學(xué)與中藥研究”調(diào)研匯報會于2007年12月21一22日在天津舉行，在劉昌孝、張伯禮和楊勝利三位院士的組織下,中藥代謝組學(xué)研究的部分優(yōu)勢單位(中國科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所、天津藥物研究院、上海交通大學(xué)、中國藥科大學(xué)、浙江大學(xué)、中國科學(xué)院武漢物理與數(shù)學(xué)研究所、天津中醫(yī)藥大學(xué)、沈陽藥科大學(xué)等)的專家就代謝組學(xué)的技術(shù)平臺、生物信息學(xué)、中藥安全性、中藥資源和質(zhì)量、中藥方劑作用機(jī)制和中藥作用物質(zhì)基礎(chǔ)等報告最新的研究進(jìn)展。所有這些學(xué)術(shù)研討會，一方面提供了與國內(nèi)外一流科學(xué)家交流的機(jī)會，另一方面也使得我國的研究隊伍不斷擴(kuò)大和加強(qiáng).1。1。2.2代謝組學(xué)在各國的科研戰(zhàn)略上得到了重視美國Global

21、InformationInc.的市場調(diào)查報告顯示，20022007年代謝組學(xué)技術(shù)工業(yè)的市場年增長率將達(dá)到46%20。003年,美國國立衛(wèi)生研究院(NationalInstitutesofHealth,NIH)在其中長期發(fā)展規(guī)劃(NIHRoadmap)中，設(shè)立代謝組學(xué)專題,提出了要建立專門收集小分子信息并從事高通量篩選的研究中心，發(fā)展代謝組學(xué)技術(shù)平臺，更快、更多地發(fā)現(xiàn)具有生物活性的小分子的構(gòu)想。其下屬的TheNationalInstituteofGeneralMedicalSciences已在2003年批給加州大學(xué)3500萬美元的一個5年計劃做鼠巨噬細(xì)胞的類脂組學(xué)(lipidomics)研究。與

22、此類似，日本政府也專門設(shè)立了“ConstructionofBasicTechniquesforLipidomicsandTheirApplication”國家項目,建立類脂的代謝途徑數(shù)據(jù)庫。2005年1月，加拿大啟動7“人類代謝組項目(http：www.metabolomics。ca/),希望從組織和體液中識別、定量和分離出濃度大于lgol/L的所有代謝物。到2006年底，已定性出800個代謝產(chǎn)物。預(yù)期有1400個代謝產(chǎn)物可被定性、定量,其信息可放到公共數(shù)據(jù)庫中，并可制備出單體保存到一80C的冰箱中。至2008年1月5日，該項目已從數(shù)千種書籍、雜志文獻(xiàn)和電子數(shù)據(jù)庫中收集了2500個內(nèi)源性代謝產(chǎn)

23、物，建立了人類代謝組數(shù)據(jù)庫(http：/ HYPERLINK http:/www.hmdb www.hmdb.ca/)22。庫中每種代謝產(chǎn)物都有其相應(yīng)的化學(xué)、臨床、分子生物學(xué)和生化數(shù)據(jù)，據(jù)說是目前世界上最全的關(guān)于人類代謝物和人類代謝的數(shù)據(jù)庫.我國政府也十分重視代謝組學(xué)的研究，科技部早在2003年就將代謝組學(xué)平臺技術(shù)的建立列入了國家“863計劃,并交給大連化學(xué)物理研究所所承擔(dān)。在“十一五期間，科技部先后在國家重大研究計劃“蛋白質(zhì)科學(xué)、國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃(“973)、國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863計劃)和“十一五科技支撐項目、食品安全等方面支持了代謝組學(xué)的研究。國家自然科學(xué)基金委員會化學(xué)科

24、學(xué)部連續(xù)多年將“組學(xué)分析中的新原理、新方法和新技術(shù)列為重點(diǎn)項目支持方向。代謝組學(xué)有著巨大的理論價值和應(yīng)用前景,企業(yè)界對此也非常關(guān)注，西方國家先后成立了多個關(guān)于代謝組學(xué)研究的研究中心或公司,如德國MAXPLANCK-INSTITUT的分子植物生理所、英國的MetabometrixLtd、荷蘭的PlatformPlantMetabolomics(PPM)、美國的TheMetabolomicsGroup、加拿大的PhenomenomeDiscoveriesInc.等.PFIZER等六個大制藥公司與英國帝國理工學(xué)院的科學(xué)家們一起組織了一個為期3年的關(guān)于藥物毒性研究的研究小組(COMET1),擬在藥物的

25、發(fā)現(xiàn)(discovery)到開發(fā)(development)階段用代謝組學(xué)的方法來評價藥物的毒性(詳見第13章)。在第一期取得成功的基礎(chǔ)上，第二期項目(COMET2)也于2006年3月正式啟動，目標(biāo)是研究標(biāo)準(zhǔn)毒物的分子機(jī)制,進(jìn)而建立具預(yù)測性的構(gòu)效關(guān)系專家系統(tǒng)。以代謝組學(xué)為核心的系統(tǒng)生物學(xué)技術(shù)建立的BGMEDICINE公司(/)，非常重視代謝標(biāo)志物對疾病的新診斷方法，在發(fā)現(xiàn)肺結(jié)核疾病的生物標(biāo)志物方面處于領(lǐng)先地位。正在與M.D。AndersonCancerCenter合作以識別新的、專一性好的、敏感的用于監(jiān)測乳腺癌患者治療效果的血中蛋白質(zhì)和小分子標(biāo)志物。并從ACSBiomarkerB.V獲得授權(quán)來開

26、發(fā)和商品化基于生物標(biāo)志物的分子診斷測試方法以預(yù)兆充血性心力衰竭(congestiveheartfailure)。與MultipleSclerosisResearchCenterofNewYork(MSRCNY)合作以發(fā)現(xiàn)針對疾病和市場上現(xiàn)有藥物療效、安全性的新標(biāo)志物。正在與FDA及7個制藥公司合作以發(fā)現(xiàn)肝毒的生物標(biāo)志物。Metabolon與美國傳染病軍隊醫(yī)學(xué)研究所(U.S.ArmyMedicalResearchInstituteofInfectiousDiseases，USAMRIID)簽署協(xié)議23,軍隊將使用Metabolon的代謝組學(xué)技術(shù)平臺來研究接種AVA炭疽熱疫苗(anthraxvac

27、cine)的人的生化輪廓(biochemicalprofile)oAVA疫苗是FDA許可的唯一接種人的炭疽熱疫苗。這也是第一個對接種疫苗的人的大規(guī)模代謝組學(xué)研究,這種生化輪廓將幫助USAMRIID較好地了解疫苗的安全性、有效性及其作用機(jī)制.所有這些說明，代謝組學(xué)得到了學(xué)術(shù)界、政府和工業(yè)界的極大重視。1.1。3代謝組學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)在幾種常見的組學(xué)研究中，基因組學(xué)主要研究生物系統(tǒng)的基因結(jié)構(gòu)組成,即DNA的序列及表達(dá).蛋白質(zhì)組學(xué)研究由生物系統(tǒng)表達(dá)的蛋白質(zhì)及由外部刺激引起的差異。代謝組學(xué)是研究生物體系(細(xì)胞、組織或生物體)受外部刺激所產(chǎn)生的所有代謝產(chǎn)物的變化,可以認(rèn)為代謝組學(xué)是基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)的延

28、伸。隨著這些組學(xué)研究的深入，科學(xué)家們逐漸認(rèn)識到：基因組的變化不一定能夠得到表達(dá)，從而并不對系統(tǒng)產(chǎn)生實質(zhì)影響。某些蛋白質(zhì)的濃度會由于外部條件的變化而升高，但由于這個蛋白質(zhì)可能不具備活性，從而也不對系統(tǒng)產(chǎn)生影響.同時，由于基因或蛋白質(zhì)的功能補(bǔ)償作用,某個基因或蛋白質(zhì)的缺失會由于其他基因或蛋白質(zhì)的存在而得到補(bǔ)償，最后反應(yīng)的凈結(jié)果為零.而小分子的產(chǎn)生和代謝才是這一系列事件的最終結(jié)果,它能夠更準(zhǔn)確地反映生物體系的狀態(tài)24.因此，系統(tǒng)生物學(xué)的研究應(yīng)涵蓋基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué),任何單一組學(xué)的研究對生物問題的理解都是不全面的。系統(tǒng)生物學(xué)是在細(xì)胞、組織、器官和生物體整體水平研究結(jié)構(gòu)和功能各異的

29、各種分子及其相互作用,并通過計算生物學(xué)來定量描述和預(yù)測生物功能、表型和行為的科學(xué)2528。系統(tǒng)生物學(xué)從基因組序列開始，完成從生命密碼到生命過程的研究。如果將生命體看成一個在基因調(diào)控下的無數(shù)的相互關(guān)聯(lián)的生化反應(yīng)所組成的一個新陳代謝網(wǎng)絡(luò)，那么系統(tǒng)生物學(xué)將要鑒別每一個反應(yīng)節(jié)點(diǎn)的各種分子及其相互作用，從局部到整體，最終完成整個生命活動的路線圖。系統(tǒng)生物學(xué)的主要技術(shù)平臺為基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)、相互作用組學(xué)和表型組學(xué)等，這些組學(xué)分別在DNA、mRNA、蛋白質(zhì)和代謝產(chǎn)物水平檢測和鑒別各種分子并研究其功能以及各種分子之間的相互關(guān)系。進(jìn)而發(fā)現(xiàn)生化反應(yīng)的途徑和網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建生物學(xué)模塊，并在研究模塊

30、相互作用的基礎(chǔ)上繪制生物體的相互作用圖譜。代謝組學(xué)與其他組學(xué)結(jié)合對闡明生命的奧秘具有重要意義。1。2代謝組學(xué)的研究方法代謝組學(xué)研究一般包括樣品采集和制備、代謝組數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、多變量數(shù)據(jù)分析、標(biāo)志物識別和途徑分析等步驟（圖1-5）29。生物樣品可以是尿液、血液、組織、細(xì)胞和培養(yǎng)液等，采集后首先進(jìn)行生物反應(yīng)滅活、預(yù)處理,然后運(yùn)用核磁共振、質(zhì)譜或色譜等檢測其中代謝物的種類、含量、狀態(tài)及其變化，得到代謝輪廓或代謝指紋。而后使用多變量數(shù)據(jù)分析方法對獲得的多維復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和信息挖掘，識別出有顯著變化的代謝標(biāo)志物，并研究所涉及的代謝途徑和變化規(guī)律，以闡述生物體對相應(yīng)刺激的響應(yīng)機(jī)制，達(dá)到分型和發(fā)

31、現(xiàn)生物標(biāo)志物的目的29，30。根據(jù)研究的對象和目的不同OliverFiehn將對生物體系的代謝產(chǎn)物分析分為四個層次12。(1)代謝物耙標(biāo)分析(metabolitetargetanalysis):對某個或某幾個特定組分的分析.在這個層次中，需要采取一定的預(yù)處理技術(shù)，除掉干擾物，以提高檢測的靈敏度。(2)代謝輪廓分析(metabolicprofilinganalysis)：對少數(shù)所預(yù)設(shè)的一些代謝產(chǎn)物的定量分析。如某一類結(jié)構(gòu)、性質(zhì)相關(guān)的化合物(如氨基酸、順二醇類)、某一代謝途徑的所有中間產(chǎn)物或多條代謝途徑的標(biāo)志性組分。進(jìn)行代謝輪廓分析時，可以充分利用這一類化合物的特有的理化性質(zhì),在樣品的預(yù)處理和檢測

32、過程中，采用特定的技術(shù)來完成。代謝組學(xué)(metabonomics,metabolomics):限定條件下特定生物樣品中所有內(nèi)源性代謝組分的定性和定量。進(jìn)行代謝組學(xué)研究時，樣品的預(yù)處理和檢測技術(shù)必須滿足對所有的代謝組分具有高靈敏度、高選擇性、高通量的要求,而且基體干擾要小。代謝組學(xué)涉及的數(shù)據(jù)量非常大,因此需要有能對其數(shù)據(jù)進(jìn)行解析的化學(xué)計量學(xué)技術(shù)。代謝指紋分析(metabolicfingerprintinganalysis):不具體鑒定單一組分，而是通過比較代謝物指紋圖譜的差異對樣品進(jìn)行快速分類(如表型的快速鑒定)。嚴(yán)格地說,只有第三層次才是真正意義上的代謝組學(xué)研究。目前,代謝組學(xué)的最終目標(biāo)還是不

33、可完成的任務(wù),因為還沒有發(fā)展出一種真正的代謝組學(xué)技術(shù)可以涵蓋所有的代謝物而不管分子的大小和性質(zhì)。但是,它和代謝輪廓(譜)分析有著顯著的差別,在具體的實驗中,代謝組學(xué)研究會設(shè)法解析所有的可見峰,因此代謝組學(xué)研究的特征也可以表述為它會設(shè)法分析盡可能多的代謝組分.1.2。1樣品米集與制備樣品的采集與制備是代謝組學(xué)研究的初始步驟也是最重要的步驟之一,代謝組學(xué)研究要求嚴(yán)格的實驗設(shè)計。首先需要采集足夠數(shù)量的代表性樣本,減少生物樣品個體差異對分析結(jié)果的影響。實驗設(shè)計中對樣品收集的時間、部位、種類、樣本群體等應(yīng)給予充分考慮。在研究人類樣本時,還需考慮飲食、性別、年齡、晝夜和地域等諸多因素的影響。此外,在分析過

34、程中要有嚴(yán)格的質(zhì)量控制,需要考察如樣本的重復(fù)性、分析精度、空白等。這方面的知識詳見第2、14、15章。根據(jù)研究對象、目的和采用的分析技術(shù)不同,所需的樣品提取和預(yù)處理方法各異。如采用NMR的技術(shù)平臺，只需對樣品做較少的預(yù)處理即可分析。對體液的分析，大多數(shù)情況下，只要用緩沖液或水控制pH和減少黏度即可。采用MS進(jìn)行“全”成分分析時，樣品處理方法相對簡單,但不存在一種普適性的標(biāo)準(zhǔn)化方法，依據(jù)的還是“相似相潔原則”，脫蛋白后代謝產(chǎn)物通常用水或有機(jī)溶劑（如甲醇、己烷等）分別提取31，獲得水提取物和有機(jī)溶劑提取物,從而把非極性相和極性相分開,以便進(jìn)行分析。對于代謝輪廓分析或靶標(biāo)分析,還需要做較為復(fù)雜的預(yù)處

35、理，如常用固相微萃取、固相萃取、親和色譜等預(yù)處理方法。用氣相色譜或氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用時，常常需要進(jìn)行衍生化，以增加樣品的揮發(fā)性。由于特定的提取條件往往僅適合某些類化合物，目前尚無一種能夠適合所有代謝產(chǎn)物的提取方法。應(yīng)該根據(jù)不同的化合物選擇不同的提取方法,并對提取條件進(jìn)行優(yōu)化.具體方法可見第11、14、15章。由于代謝組學(xué)一次分析很多樣品，樣品不可能一天采集完成,因此，樣品保存問題也應(yīng)注意，最好是保存在一80C.COMET項目表明，尿樣保存在一40C冰箱中，至少9個月內(nèi)沒有發(fā)現(xiàn)變化。但在18個月后,發(fā)現(xiàn)TCA循環(huán)中的中間產(chǎn)物有輕微的變化。而血漿在一80C下保存6個月，在NMR譜上沒有發(fā)現(xiàn)明顯的變

36、化。1。1。2代謝組數(shù)據(jù)的采集完成樣本的采集和預(yù)處理后，樣品中的代謝產(chǎn)物需通過合適的方法進(jìn)行測定.代謝組學(xué)分析方法要求具有高靈敏度、高通量和無偏向性的特點(diǎn)，與原有的各種組學(xué)技術(shù)只分析特定類型的化合物不同，代謝組學(xué)所分析的對象的大小、數(shù)量、官能團(tuán)、揮發(fā)性、帶電性、電遷移率、極性以及其他物理化學(xué)參數(shù)的差異很大.由于代謝產(chǎn)物和生物體系的復(fù)雜性，至今為止，尚無一個能滿足上述所有要求的代謝組學(xué)分析技術(shù)，現(xiàn)有的分析技術(shù)都有各自的優(yōu)勢和適用范圍3236.最好采用聯(lián)用技術(shù)和多個方法的綜合分析。色譜37、質(zhì)譜32、NMRM、毛細(xì)管電泳39,40、紅外光譜41，42、電化學(xué)檢測43等分離分析手段及其組合都出現(xiàn)在代

37、謝組學(xué)的研究中。其中色譜質(zhì)譜聯(lián)用方法兼?zhèn)渖V的高分離度、高通量及質(zhì)譜的普適性、高靈敏度和特異性，NMR特別是1H-NMR以其對含氫代謝產(chǎn)物的普適性而成為最主要的分析工具。NMR（見第6章）：NMR是當(dāng)前代謝組學(xué)研究中的主要技術(shù)，NMR的優(yōu)勢在于能夠?qū)悠穼崿F(xiàn)無創(chuàng)性、無偏向的檢測，具有良好的客觀性和重現(xiàn)性，樣品不需要繁瑣處理，具有較高的通量和較低的單位樣品檢測成本。此外，iHNMR對含氫化合物均有響應(yīng),能完成樣品中大多數(shù)化合物的檢測，滿足代謝組學(xué)中的對盡可能多的化合物進(jìn)行檢測的目標(biāo)。NMR雖然可對復(fù)雜樣品如尿液、血液等進(jìn)行非破壞性分析,與質(zhì)譜法相比，它的缺點(diǎn)是檢測靈敏度相對較低(采用現(xiàn)有成熟的超

38、低溫探頭技術(shù)，其檢測靈敏度在納克級水平)、動態(tài)范圍有限，很難同時測定生物體系中共存的濃度相差較大的代謝產(chǎn)物；同時,購置儀器所需的投資也較大。為了提高NMR技術(shù)的靈敏度，研究者們采用了增加場強(qiáng)、使用低溫探頭和微探頭的方法。針對分辨率的問題，使用了多維核磁共振技術(shù)和液相色譜-核磁共振聯(lián)用(liquidchromatographynuclearmagneticresonance，LC-NMR)。Daykin等44在研究中采用色譜技術(shù)，利用LC-NMR聯(lián)用對心血管疾病患者血中的脂蛋白代謝產(chǎn)物進(jìn)行了檢測。Nicholson研究小組45,46采用近年來新發(fā)展的魔角旋轉(zhuǎn)(magicanglespinning

39、，MAS)技術(shù)，讓樣品與磁場方向成54。17旋轉(zhuǎn)，從而克服了由于偶極耦合(dipolarcoupling)引起的線展寬、化學(xué)位移的各向異性。應(yīng)用MAS技術(shù)，研究者能夠獲得高質(zhì)量的NMR譜圖,樣品中僅加入少量的D2O而不必進(jìn)行預(yù)處理，樣品量只需約10mg?；贜MR技術(shù)的代謝組學(xué)方法已廣泛地應(yīng)用于藥物毒性4749、基因功能50,51以及疾病的臨床診斷9,51，52。質(zhì)譜(見第25章)：相對于NMR靈敏度低、檢測動態(tài)范圍窄等弱點(diǎn)，MS具有較高的靈敏度和專屬性,可以實現(xiàn)對多個化合物的同時快速分析與鑒定。隨著質(zhì)譜及其聯(lián)用技術(shù)的發(fā)展，越來越多的研究者將色譜質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)用于代謝組學(xué)的研究32,53,54。

40、GCMS方法的主要優(yōu)點(diǎn)包括較高的分辨率和檢測靈敏度，并且有可供參考、比較的標(biāo)準(zhǔn)譜圖庫，可以用于代謝產(chǎn)物定性。但是GC不能直接得到體系中難揮發(fā)的大多數(shù)代謝組分的信息，對于揮發(fā)性較低的代謝產(chǎn)物需要衍生化處理，預(yù)處理過程繁瑣.GCMS常用于植物和微生物代謝指紋分析5356,如Fiehn等12采用GC/MS研究擬南芥(Arabidopsis)的基因型及其表型的關(guān)系，Styczynski等55對大腸桿菌的代謝產(chǎn)物進(jìn)行了詳細(xì)的分析.LC-MS避免了GC-MS中繁雜的樣品前處理，由于其較高的靈敏度和較寬的動態(tài)范圍，已被越來越多地用于代謝組學(xué)研究5759。它非常適合于生物樣本中復(fù)雜代謝產(chǎn)物的檢測和潛在標(biāo)志物的

41、鑒定。LC-MS的代謝組學(xué)研究通常采用反相填料、梯度洗脫程序。但對于體液樣品特別是尿樣,含有大量的親水性代謝產(chǎn)物，這些代謝產(chǎn)物在反相色譜上不保留或保留很弱。最近研究者們使用親水反應(yīng)色譜（hydrophilicinteractionchromatography，HILIC）60：解決親水性物質(zhì)的弱保留問題。新的分析技術(shù)如超高效液相色譜/高分辨飛行時間質(zhì)譜技術(shù)61，62、毛細(xì)管液相色譜質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)63、傅里葉變換離子回旋共振技術(shù)64,65等也被用于代謝組學(xué)研究以提高代謝產(chǎn)物的檢測靈敏度和通量。為解決通常液相色譜只能分離疏水性代謝物（反相色譜）或親水性代謝物（親水性色譜，HILIC）的問題，我們專門

42、發(fā)展了一個柱切換二維液相系統(tǒng)6668,采用2根液相色譜柱（反相色譜柱和親水作用色譜柱），通過閥切換實現(xiàn)了一次進(jìn)樣同時檢測親水和疏水代謝產(chǎn)物，解決了復(fù)雜生物樣品中親水性和疏水性代謝產(chǎn)物的同時檢測問題。1。2。3數(shù)據(jù)分析平臺代謝組學(xué)得到的是大量、多維的信息。為了充分挖掘所獲得數(shù)據(jù)中的潛在信息，對數(shù)據(jù)的分析需要應(yīng)用一系列的化學(xué)計量學(xué)方法.在代謝組學(xué)研究中，大多數(shù)是從檢測到的代謝產(chǎn)物信息中進(jìn)行兩類（如基因突變前后的響應(yīng)）或多類（如不同表型間代謝產(chǎn)物）的判別分類12，69，以及生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)59，70，71.數(shù)據(jù)分析過程中應(yīng)用的主要手段為模式識別技術(shù)，包括非監(jiān)督（unsupervised）學(xué)習(xí)方法和有

43、監(jiān)督（supervised）學(xué)習(xí)方法（見第7章）.非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法用于從原始譜圖信息或預(yù)處理后的信息中對樣本進(jìn)行歸類，并采用相應(yīng)的可視化技術(shù)直觀地表達(dá)出來，不需要有關(guān)樣品分類的任何背景信息。該方法將得到的分類信息和這些樣本的原始信息（如藥物的作用位點(diǎn)或疾病的種類等）進(jìn)行比較，建立代謝產(chǎn)物與這些原始信息的聯(lián)系，篩選與原始信息相關(guān)的標(biāo)志物，進(jìn)而考察其中的代謝途徑。用于這個目的的方法沒有可供學(xué)習(xí)利用的訓(xùn)練樣本，所以稱為非監(jiān)督（unsupervised）學(xué)習(xí)方法.主要有主成分分析（principalcomponentsanalysis,PCA）59,72、非線性映射、簇類分析口4等。有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法用于建

44、立類別間的數(shù)學(xué)模型，使各類樣品間達(dá)到最大的分離，并利用建立的多參數(shù)模型對未知的樣本進(jìn)行預(yù)測.在這類方法中，由于建立模型時有可供學(xué)習(xí)利用的訓(xùn)練樣本，所以稱為有監(jiān)督學(xué)習(xí)。這種方法經(jīng)常需要建立用來確認(rèn)樣品歸類（防止過擬合）的確認(rèn)集（validationset）和用來測試模型性能的測試集(testset).應(yīng)用于該領(lǐng)域的主要是基于PCA、偏最小二乘法(partialleastsquares,PLS)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)方法，常用的有類模擬軟獨(dú)立建模10,75和偏最小二乘法-判別分析(PLSdiscriminantanalysis,PLSDA)75,76、正交(O)PLS口7,78。作為非線性的模式識別方法

45、，人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(neutralnetwork,ANN)技術(shù)79也得到廣泛應(yīng)用。PCA和PLSDA是代謝組學(xué)研究中最常用的模式識別方法。這兩種方法通常以得分圖(scoreplot)獲得對樣品分類的信息，載荷圖(loadingplot)獲得對分類有貢獻(xiàn)變量及其貢獻(xiàn)大小，從而用于發(fā)現(xiàn)可作為生物標(biāo)志物的變量。此外,在數(shù)據(jù)處理和分析的各階段,對數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制和模型的有效性驗證也需引起足夠的重視8082。應(yīng)該強(qiáng)調(diào)，由上述分析儀器導(dǎo)出的元數(shù)據(jù)(metadata)，不能直接用于模式識別分析83,還需對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,將元數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)檫m合于多變量分析(主要是模式識別)的數(shù)據(jù)形式，使相同的代謝產(chǎn)物在生成的數(shù)據(jù)矩陣

46、中由同一個變量表示，所有的樣品具有相同的變量數(shù)。最后用于模式識別的數(shù)據(jù)為二維矩陣數(shù)據(jù)形式,行代表樣品或?qū)嶒灁?shù)目,列表示相應(yīng)的單個測定指標(biāo)(通常為代謝物的信號強(qiáng)度等)。儀器的微小波動及樣品pH和基體的變化會引起NMR中化學(xué)位移的改變,色譜-質(zhì)譜方法中流動相組成、柱溫的微小變化、梯度的重現(xiàn)性及其柱表面的狀態(tài)變化常導(dǎo)致保留時間的差異。在模式識別前,需對譜圖實行峰匹配(或稱峰對齊)，使各樣本的數(shù)據(jù)得到正確的比較。主要的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括濾噪、重疊峰解析(deconvolution)、峰對齊、峰匹配、標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化等.在實際操作中，并不是這些步驟都需要進(jìn)行,而是根據(jù)實際情況，只做其中幾種預(yù)處理(表11)。相

47、比之下，HPLC的保留時間重復(fù)性比GC要差一些，峰匹配要相對困難。我們發(fā)展的“多區(qū)域可變保留值窗口”的峰對齊算法90,不僅可用于HPLC，也可用于GC代謝組學(xué)的峰匹配網(wǎng)。關(guān)于這方面的詳情，有興趣的讀者可參看第25章的內(nèi)容，也可查看表1-1中的文獻(xiàn)。1.2。4代謝組學(xué)數(shù)據(jù)庫代謝組學(xué)分析離不開各種代謝途徑和生物化學(xué)數(shù)據(jù)庫。與基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)已有較完善的數(shù)據(jù)庫供搜索、使用相比，目前代謝組學(xué)研究尚未有類似的功能完備的數(shù)據(jù)庫100。一些生化數(shù)據(jù)庫101105可供未知代謝物的結(jié)構(gòu)鑒定或用于已知代謝物的生物功能解釋，如連接圖數(shù)據(jù)庫（ConnectionsMapDB）、京都基因與基因組百科全書（KEGG）

48、、METLIN、HumanCyc、EcoCycmetacyc、BRENDALIGAND、MetaCyc、UMBBD、WIT2、EMP項目，IRIS、AraCyc、PathDB、生物化學(xué)途徑（Ex-PASy）、互聯(lián)網(wǎng)主要代謝途徑（mainmetabolicpathwaysonInternet，MMP）、Duke博士植物化學(xué)和民族植物學(xué)數(shù)據(jù)庫、Arizona大學(xué)天然產(chǎn)物數(shù)據(jù)庫等，其中IRIS、Ara-Cyc分別為水稻和擬南芥的有關(guān)數(shù)據(jù)庫。表1-2給出了其中的一些網(wǎng)址，可供讀者參考。理想的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)庫應(yīng)包括各種生物體的代謝組信息以及代謝物的定量數(shù)據(jù),如人類代謝組數(shù)據(jù)庫（http：/www.hmdb

49、。ca）22中的那樣。但實際上，這方面的信息非常缺乏。一些公共數(shù)據(jù)庫對各種生物樣本中代謝物的結(jié)構(gòu)鑒定也非常有用，如Pubmed化合物庫、ChemSpider數(shù)據(jù)庫等（表12），后者包含有1650萬個化合物的結(jié)構(gòu)信息，可供網(wǎng)上檢索。1.3代謝組學(xué)的應(yīng)用代謝組學(xué)自從出現(xiàn)以來，引起了各國科學(xué)家的極大興趣,廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域6，如疾病診斷、藥物開發(fā)、植物代謝組學(xué)、營養(yǎng)科學(xué)106,107和微生物代謝組學(xué)等方面的研究中。詳細(xì)的情況請見后面各章，這里只做簡單歸納.1。3.1藥物研發(fā)藥物研發(fā)領(lǐng)域，尤其是西方的藥物研發(fā)主要沿用靶向研發(fā)策略，“致使90%的藥物僅對30%50%的患者有效”，即50%70%的患者不

50、但未從所接受的藥物治療中受益,反而要承擔(dān)其所帶來的副作用。鑒定出有效的具有生理和臨床意義的標(biāo)志物作為廉價、快捷的篩選對特定人群有效或有毒藥物的方法,已成為大家的共識.事實上，由于藥物開發(fā)成本的提高,新藥發(fā)現(xiàn)-開發(fā)環(huán)節(jié)中的消耗變成了制藥工業(yè)所面臨的巨大挑戰(zhàn)之一.任何能快速、經(jīng)濟(jì)、有效地預(yù)測藥物對特定人群的潛在毒性的工具，毫無疑問地都會被重點(diǎn)關(guān)注。代謝組學(xué)在疾病動物模型（包括轉(zhuǎn)基因動物）的確證、藥物篩選、藥效及毒性評價、作用機(jī)制和臨床評價等方面有著廣泛的應(yīng)用101104（詳見第13章）。Nicholson研究小組104，105，108，109利用基于NMR的代謝組學(xué)技術(shù),在藥物毒性評價方面開展了深

51、人的工作。他們的研究表明采用代謝組學(xué)方法可判斷毒性影響的組織器官及其位點(diǎn)，推測藥物相關(guān)作用機(jī)制,確定與毒性相關(guān)的潛在生物標(biāo)志物；并在此基礎(chǔ)上可建立供毒性預(yù)測的專家系統(tǒng)以及毒物影響動物內(nèi)源性代謝物隨時間的變化軌跡.在COMET研究項目中,對147種典型藥物的肝腎毒性進(jìn)行了研究。通過檢測正常和受毒大鼠和小鼠的體液、組織中代謝物的NMR譜，結(jié)合已知毒性物質(zhì)的病理效應(yīng)建立了第1個大鼠肝臟和腎臟毒性的專家系統(tǒng)。該專家系統(tǒng)分為3個獨(dú)立的級別可實現(xiàn)正常/異常的判別、對未知標(biāo)本進(jìn)行毒性或疾病的識別以及病理學(xué)的生物標(biāo)志物識別。目前COMET計劃的目標(biāo)是研究標(biāo)準(zhǔn)有毒藥物的分子機(jī)制，進(jìn)而建立可預(yù)測性的構(gòu)效關(guān)系110

52、，111.最近Mally等EM對1H-NMR代謝組學(xué)方法用于腎功能損傷標(biāo)志物的可行性進(jìn)行了研究.他們采用FeNTA或溴化鉀引起的兩種腎功能損傷小鼠模型，研究了4羥基一2（E）壬醛基一巰基尿酸作為腎功能損傷標(biāo)志物的可行性。結(jié)果表明1HNMR代謝組學(xué)方法可以用來指示腎功能損傷，但對氧化應(yīng)激無特異性;HNEMA和其他的磷脂過氧化標(biāo)志物有很好的相關(guān)性，標(biāo)志物的類型與病理條件有關(guān)，尚未發(fā)現(xiàn)普適性的氧化應(yīng)激標(biāo)志物。1。3.2疾病研究由于機(jī)體的病理變化，代謝產(chǎn)物也產(chǎn)生了某種相應(yīng)的變化.對這些由疾病引起的代謝產(chǎn)物的響應(yīng)進(jìn)行分析，即代謝組學(xué)分析，能夠幫助人們更好地理解病變過程及機(jī)體內(nèi)物質(zhì)的代謝途徑，還有助于疾病

53、的生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)和輔助臨床診斷的目的.如Brindie等應(yīng)用iHNMR技術(shù)以36例嚴(yán)重心血管疾病患者和30例心血管動脈硬化患者的血清和血漿為研究對象進(jìn)行了代謝組學(xué)分析，結(jié)合PCA、SIMCA、PLWA、OSC-PLS等模式識別技術(shù)實現(xiàn)了對心血管疾病及其嚴(yán)重程度的判別，得到了高于90的靈敏度及專一性9.代謝組學(xué)在疾病研究中的應(yīng)用主要包括病變標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)、疾病的診斷、治療和預(yù)后的判斷113,114（詳見第911章）最廣泛的應(yīng)用是發(fā)現(xiàn)與疾病診斷、治療相關(guān)的代謝標(biāo)志物（群），通過代謝物譜分析得到的相關(guān)標(biāo)志物是疾病的分型、診斷、治療的基礎(chǔ)。目前已有較多文獻(xiàn)報道代謝組學(xué)在疾病研究的應(yīng)用，如新生兒代謝紊亂

54、115，116、冠心病117、膀胱炎118、高血壓119和精神系統(tǒng)疾病120作者課題組將所建立的代謝組學(xué)方法應(yīng)用于重大疾?。ㄈ缒[瘤、2型糖尿病、重型肝炎等）的病變標(biāo)志物研究中，建立了基于正相液相色譜/電噴霧線性離子阱質(zhì)譜方法，用于體液中磷脂的代謝輪廓譜分析121,122。將該方法用于2型糖尿病和健康人進(jìn)行分類研究，識別出4種可能的磷脂分子生物標(biāo)志物研究了n-3型多烯脂肪酸二十碳五烯酸（EPA）和二十二碳六烯酸（DHA）對人類JurkatE-6-lT細(xì)胞中膜脂筏和可溶膜區(qū)域中幾種主要磷脂組成的影響。結(jié)果表明，EPA或DHA能夠使脂酰鏈為n3多不飽和脂肪酸（PUFA）的磷脂含量顯著增加，揭示了PU

55、FA免疫抑制作用的分子機(jī)制123124。作者課題組還建立了基于固相萃取（SPE）-HPLC的體液中核苷代謝輪廓分析方法125127，并將該方法應(yīng)用于腫瘤的研究中，建立了正常人和癌癥患者尿中核苷的排放水平和模式;比較了不同癌種之間排放水平的差異，檢測癌癥的敏感性均顯著高于目前已臨床應(yīng)用的腫瘤標(biāo)志物。同時在區(qū)分良惡性腫瘤、監(jiān)測手術(shù)和化療效果以及預(yù)測腫瘤復(fù)發(fā)等方面都有較好的價值127（詳見第10章）.同時將基于液相色譜質(zhì)譜聯(lián)用（LC-MS）方法的代謝組學(xué)平臺應(yīng)用于肝病的研究中,實現(xiàn)了不同肝病患者與正常人進(jìn)行有效區(qū)分,肝癌診斷中肝炎和肝硬化患者的假陽性率僅為7.437應(yīng)用于慢性乙型肝炎的急性發(fā)作樣本，

56、診斷正確率為100%；并鑒定出1個傳統(tǒng)標(biāo)志物和4個新的標(biāo)志物58.1。3。3植物代謝組學(xué)植物代謝組學(xué)128的很多研究集中在細(xì)胞代謝組學(xué)這個相對獨(dú)立的分支。主要是通過研究植物細(xì)胞中的代謝組在基因變異或環(huán)境因素變化后的相應(yīng)變化，去研究基因型和表型的關(guān)系及揭示一些沉默基因的功能，進(jìn)一步了解植物的代謝途徑129,130（詳見第14章）。植物代謝組學(xué)研究大多集中在代謝輪廓或代謝物指紋圖譜（metabolitefingerprinting）上。根據(jù)對象的不同，植物代謝組學(xué)的研究主要包括:某些特定種類（specie）植物的代謝物組學(xué)研究這類研究通常以某一植物為對象，選擇某個器官或組織，對其中的代謝物進(jìn)行定性

57、和定量分析。不同基因型（genotype）植物的代謝組學(xué)表型研究。一般需要兩個或兩個以上的同種植物（包括正常對照和基因修飾植物），然后應(yīng)用代謝組學(xué)對所研究的不同基因型的植物進(jìn)行比較和鑒別131，132。某些生態(tài)型（ecotype）植物的代謝組學(xué)。這類研究通常選擇不同生態(tài)環(huán)境下的同種植物，研究生長環(huán)境對植物代謝物產(chǎn)生的影響。受外界刺激后的植物自身免疫應(yīng)答。植物代謝組學(xué)研究最具代表性的是Fiehri等133135的工作,他們利用GC/MS技術(shù)通過對不同表型萌蘆韌皮部(cucurbitamaximaphloem)的433種代謝產(chǎn)物進(jìn)行代謝組學(xué)分析，結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法(PCA、ANN和HCA)對這些植

58、物的表型進(jìn)行了分類，找到了4種在分類中起著相當(dāng)重要的代謝物質(zhì)：蘋果酸(malicacid)和檸檬酸、葡萄糖和果糖。與線粒體和葉綠體中的基因型結(jié)果一致。隨著植物細(xì)胞代謝組學(xué)的迅速發(fā)展，人們已經(jīng)開始利用這一技術(shù)的成果。Meta-nomics公司的成立就是一個典型的代表，他們的目標(biāo)是尋找植物代謝過程中的關(guān)鍵基因，如能夠讓植物耐寒的基因。其思想就是遵循代謝組學(xué)的方法，在改變植物的基因后，進(jìn)行植物的代謝分析或記錄代謝產(chǎn)物，從而更迅速地掌握有關(guān)植物代謝途徑的信息。目前所發(fā)現(xiàn)的次生代謝產(chǎn)物大約有80%來自植物。植物次生代謝產(chǎn)物包含很多功能組分，可用作藥物(如青蒿素、紫杉醇、三萜皂苷等)、殺蟲劑、染料、香精香

59、料等。盡管植物能合成數(shù)十萬種低分子質(zhì)量的有機(jī)化合物(次生代謝產(chǎn)物)，很多具有利用價值，但植物細(xì)胞的巨大合成能力并沒有被很好地利用，更重要的是重要次生代謝產(chǎn)物的含量很低，如我國科學(xué)家首先自青蒿中分離得到的對腦瘧等惡性瘧疾有突出療效的青蒿素，在青蒿中的含量低于1，與人們的期望相差甚遠(yuǎn).到目前為止，植物的次生代謝網(wǎng)絡(luò)沒有被很好地表征，與生物合成相關(guān)的功能基因組圖還遠(yuǎn)未完成。而這些對突破植物或植物細(xì)胞培養(yǎng)低產(chǎn)率的瓶頸十分重要。為此，我們與中國科學(xué)院北京植物研究所合作，開展了青蒿中萜類物質(zhì)的代謝途徑的研究。建立了基于全二維氣相色譜-飛行時間質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)(GCxGC-TOFMS)的青蒿揮發(fā)油分離分析方法，

60、對青蒿中揮發(fā)油的成分進(jìn)行分析，結(jié)果表明揮發(fā)油主要由烷烴、單萜、單萜含氧衍生物、倍半萜、倍半萜含氧衍生物5部分組成136。用全二維氣相色譜與飛行時間質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)可從青蒿揮發(fā)油中鑒定出300多個化合物，并鑒定出了青蒿素代謝途徑中的重要中間產(chǎn)物.采用GCxGC-TOFMS方法對轉(zhuǎn)不同基因青蒿樣品進(jìn)行分析與定性，初步鑒定了將近100種萜類物質(zhì)并找出普通植株與轉(zhuǎn)基因植株在代謝產(chǎn)物上的差異.利用氣相色譜火焰離子化檢測器(GCFID)和GC/MS方法為主要手段，對不同生長階段的青蒿代謝指紋譜進(jìn)行了研究137，青蒿的5個生長時期(幼苗期、成苗期、現(xiàn)蕾前期、現(xiàn)蕾期和盛花期)可以得到很好的區(qū)分，并證實了青蒿素產(chǎn)生