“基因组学和蛋白质组学告诉你什么可能发生，而代谢组学则告诉你什么确实发生了”—Bill Lasley，UC Davis.
生命科学研究日新月异，基因组次及相关分析技术的提高极大地推动力转录组学、蛋白质组学、代谢组学、表型组学等的快速发展，人们可以采用系统集成的手段，多层次揭示生命现象。这种研究的思路和方法催生了系统生物学。代谢组学是系统生物学的重要组成部分，代谢物与表型最为接近，代谢物的变化更直接地揭示基因的功能。因此代谢组学研究越来越受到广泛的关注，代谢组学手段在解析生物系统及基因功能等方面也发挥着越来越重要的作用。
代谢组（metabolome）：指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。
代谢组学（Metabolomics）：指对某一生物、组织或细胞中所有低分子量（通常指MV＜1000）代谢产物进行定性和定量分析的一门科学。
一、非靶标代谢组学：
非靶向代谢组学又称为发现代谢组学，主要是将对照组和实验组的代谢组（某一生物体的全部代谢物）进行比对，以找出其代谢物的差异，主要分为医学代谢组学、植物代谢）组学、微生物代谢组学、药物代谢组学及脂质代谢组学。
1.1实验流程：
（1）采样；
（2）代谢物的提取；
（3）上机检测（GC-MS、LC-MS、NMR）；
（4）数据预处理（信息峰提取、识别）；
（5）多元变量统计分析（PCA、PLS-DA、OPLS-DA）；
（6）深度数据挖掘（代谢通路分析，关联分析）。
1.2数据分析内容:
1）基本数据分析：
a.数据预处理；
b.PCA分析；
c.PLS-DA分析；
d.OPLS-DA分析；
e.差异化合物筛选；
f.差异化合物鉴定。
2）高级数据分析：
a.多组分关联分析（同一标本同时取多组分）；
b.代谢通路分析；
c.代谢网络分析；
d.多组学数据关联分析（具备多组学数据）。
1.3应用领域：
差异代谢物寻找筛选、疾病发病机制研究、药物治疗机制研究。
二、靶标代谢组学：
主要是以标准品为参照，对特定的代谢物群进行有针对性地、特异性地检测与分析。相对于全代谢组分析而言，靶向代谢组分析具有特异性强，检测灵敏度高和定量准确等几个特点,主要包括LC-MS靶标代谢组学/GC-MS靶标代谢组学。
2.1实验流程：
（1）规范取样；
（2）样品冻干；
（3）样品提取；
（4）上机跑样检测；
（5）下机数据分析。
2.2应用领域：
（1）验证由发现代谢组学实验提出的假说；
（2）进行基于假说的探索性实验（通常根据最新的解释），针对特定代谢物，研究代谢模型。
评论