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項目簡介
      非靶向代謝組采用LC-MS/MS技術(shù),無偏的檢測細胞,組織,器官或生物體內(nèi)受刺激、擾動前后小分子代謝物(大多為1000Da以內(nèi)的內(nèi)源小分子化合物)的動態(tài)變化,結(jié)合生信分析篩選差異代謝物,對代謝物進行通路富集分析,可揭示其變化的生理機制,是后基因組學功能研究利器。

技術(shù)原理
      非靶向代謝組技術(shù)需對每個樣本分別進行代謝物提取,純化,QC樣本制備,色譜分離,質(zhì)譜檢測;
      該技術(shù)采用高效液相色譜作為分離系統(tǒng),以高分辨率質(zhì)譜為檢測系統(tǒng)的串聯(lián)質(zhì)譜進行代謝物檢測,更適用于揮發(fā)及熱穩(wěn)定性差代謝物鑒定,靈敏度高,分析范圍廣,重復性好。
      質(zhì)譜檢測基于被測物質(zhì)荷比(m/z)進行。代謝物在離子源轉(zhuǎn)換成氣相離子進行一級質(zhì)譜掃描,特定離子進入碰撞室二級碎裂形成子離子,進行二級質(zhì)譜掃描,基于數(shù)據(jù)依賴采集方式,獲取一級譜圖和二級譜圖。
      分別使用一級譜圖和二級譜圖與in-house標準品數(shù)據(jù)庫匹配進行一級代謝物和二級代謝物鑒定和定量分析。

技術(shù)原理示意圖


技術(shù)路線



技術(shù)優(yōu)勢
      高通量:一次性盡可能檢測樣本中所有代謝物。
      高保真:樣本前處理少,保留樣本最原始信息。
      低成本:前期實驗少,一次進樣分析,成本較低。
      應(yīng)用廣:疾病早篩和預(yù)后biomarker,疾病代謝機理研究,食品研發(fā),微生物工程,藥物療效及安全評估,新藥靶標開發(fā),網(wǎng)絡(luò)藥理學,植物農(nóng)業(yè)等。

樣本要求
      1.樣本類型及樣本量:
      細胞>10^6個
      血漿、尿液等體液>100ul
      糞便>100mg
      動物組織>50mg
      植物組織>100mg
      生物學重復數(shù):

      一般項目:>6個生物重復 ;臨床項目:>10個生物重復


      2.樣本保存及運輸:樣品無污染,采集后速凍(-80℃或者液氮),標識清楚,干冰運輸

分析內(nèi)容
      我司非靶向代謝組學提供系統(tǒng)、完善的生物信息分析:

      數(shù)據(jù)質(zhì)控:CNS主流生信分析軟件,XCMS進行原始數(shù)據(jù)處理和質(zhì)控。
      代謝物鑒定:豐富的功能數(shù)據(jù)庫注釋,HMDB,KEGG等數(shù)據(jù)庫對代謝物進行鑒定和注釋。
      代謝物定量:全面的定量分析,包括主成分分析(PCA)、生物重復性分析、相關(guān)性分析等。
      差異代謝物篩選:嚴格的篩選閾值和算法,包括偏最小二乘判別分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判別分析(OPLS-DA)等。采用Fold Change,P value和VIP值三重閾值標準鑒定差異代謝物。
      差異代謝物功能富集分析:完善的差異功能分析,HMDB,KEGG等數(shù)據(jù)庫對差異代謝物進行注釋和富集分析。
      交互式報告:動態(tài)交互可視化火山圖、PCA圖、Pathway圖等。

      其他個性化分析。


分析結(jié)果示例

PCA圖及PCA散點負載圖



差異代謝物火山圖及熱圖



差異代謝物KEGG代謝通路注釋



其余結(jié)果圖示例



典型案例
      案例1 歐洲阿茲海默人群隊列研究揭示血漿中的原發(fā)性脂肪酰胺與腦淀粉樣蛋白負荷、海馬體積和記憶有關(guān)
      研究對認知健康個體(n = 242),輕度認知障礙個體(n = 236),阿茲海默患者(n = 115)的593份血漿樣品中的883種代謝物進行了檢測和分析,發(fā)現(xiàn)了8種代謝物與腦脊液(CSF)中淀粉樣蛋白β相關(guān),1種代謝物與CSF中t-tau蛋白相關(guān),分別為伯脂肪酸酰胺(PFAM),脂因子和氨基酸。其中PFAM,谷氨酸鹽和天冬氨酸與海馬體積和記憶亦有關(guān)。為阿爾茨海默病生物標志物為發(fā)現(xiàn)外圍性疾病小分子生物標志物提供理論依據(jù)。

9個選定代謝物的AUC曲線


檢測出來與已知AD標志物相關(guān)的代謝物


      案例2 血漿代謝組學揭示對慢性血栓栓塞性肺動脈高壓(CTEPH)的治療反應(yīng)
      對患有慢性血栓栓塞性肺動脈高壓患者(CTEPH)與健康對照(HC)和疾病對照(DC)分組進行代謝組學檢測,定義并驗證了CTEPH血漿代謝譜和代謝產(chǎn)物改變特征。利用接受者操作特征分析(ROC分析)確認了12種代謝物可作為區(qū)分CTEPH患者和HC的biomarker(曲線下面積(AUC)0.64–0.94,所有p <2×10 -5)和HC(AUC 0.58–0.77,所有p <0.05),并觀察到許多代謝變化與特發(fā)性肺動脈高壓(IPAH)所觀察到的顯著相似。而檢測的代謝譜中只有5種代謝物(5-甲基硫代腺苷,N1-甲基腺苷,N1-甲基肌苷,7-甲基鳥嘌呤,N-甲?;琢虬彼幔┛蓪TEPH與IPAH區(qū)分。僅1種特定的代謝譜,可將CTEPH與HC、DC區(qū)分。結(jié)論暗示血漿代謝物梯度變化和與肺動脈高壓相關(guān)的代謝物的心肺組織代謝物以及對PEA手術(shù)有反應(yīng)的代謝物可能是評估未來靶向治療干預(yù)措施的合適無創(chuàng)標記物。


區(qū)分慢性血栓栓塞性肺動脈高壓(CTEPH)患者與健康對照(HC)和疾病對照(DC)的差異代謝物熱圖


關(guān)鍵代謝物的ROC圖及曲線下面積

參考文獻:
[1]Roberts LD, Souza AL, Gerszten RE, Clish CB. Targeted metabolomics. Curr Protoc Mol Biol. 2012;Chapter 30:Unit30.2-30.2.24. doi:10.1002/0471142727.mb3002s98.
[2]Swietlik EM, Ghataorhe P, Zalewska KI, et al. Plasma metabolomics exhibit response to therapy in chronic thromboembolic pulmonary hypertension. Eur Respir J. 2021;57(4):2003201. Published 2021 Apr 1. doi:10.1183/13993003.03201-2020.


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