产品介绍

代谢组学(metabonomics/metabolomics)是通过考察生物体系受刺激或扰动前后所有小分子代谢物及其含量的变化或其动态变化,来研究生物体系的一门科学。

代谢组学主要包括靶向(Targeted)代谢组学和非靶向(Untargeted)代谢组学两个基本研究方法。靶向代谢组学即目标性代谢组学或定量代谢组学,仅对感兴趣的目标性代谢物进行同时定量分析的代谢组学。非靶向代谢组学即非目标代谢组学或发现代谢组学,无偏向性地对所有小分子代谢物同时进行检测分析的代谢组学。

代谢组学-产品应用

实验流程

代谢组学-实验流程

分析内容

代谢组学-分析内容

案例解析
案例 1

靶向代谢组学揭示超营养剂量硒调节猪肝脏中糖和酰基肉碱代谢平衡

期刊:The Journal of Nutrition 影响因子:4.218 发表时间:2019年4月

研究背景

硒(Se)是人类和其他动物健康必需的微量元素,在氧化还原调节、免疫和甲状腺激素代谢中起重要作用。在硒素充足的个体中,超营养量补充可能危害健康。目前,过量硒摄入诱发的代谢紊乱(如2型糖尿病)已引发极大关注,但其潜在的机制尚不明了。因此,本文利用靶向代谢组学分析研究高硒素摄入量是否会导致猪出现2型糖尿病,并检测肝脏硒蛋白基因表达、氧化还原状态、糖和酰肉碱代谢对高硒素补充的反应。

样品来源

实验室按一定条件喂养的雄性猪

方案设计

三十六头雄性猪(62.0 ± 3.3 kg)被随机分为两组(6重复/组,3头/重复);分别将两组饮食中硒的终浓度补充至0.25 mg Se/kg(Se-A组)、2.5 mg Se/kg(Se-S组),饲喂60天;实验30、60 天后,禁食12h并采血样;实验结束时,电击处死并放血,迅速收集肝脏、半腱肌、心脏和肾脏;测定Se浓度、血清生化以及肝脏酶活性;检测硒蛋白mRNA表达;进行靶向代谢组学分析。

主要结果

1. 超营养剂量硒对猪生长性能、猪体内硒浓度以及血清生化反应的影响

两组间猪的日增重、日采食量和饲料转化率无显著差异。Se-S组血清Se浓度是Se-A组的2.7倍(30 d)和3.1倍(60 d);Se-S组中肝脏、肌肉、心脏和肾脏组织中的Se浓度分别是Se-A组的4.2、6.7、5.4和2.0倍(图1);两组血清TC、TG、HDL胆固醇、LDL胆固醇浓度的差异不显著。Se-S组空腹血糖浓度、血清胰岛素和FFA浓度均显著高于Se-A组(图2)。

2. 超营剂量硒的补充对肝脏mRNA水平、以及对肝糖、乙酰肉碱代谢和酶活性的影响

超营养补充Se显著影响硒蛋白基因(GPX4、TXNRD1和SELENOW)的表达(图3)。Se-S组葡萄糖、延胡索酸、苹果酸等相对含量均显著高于Se-A组。LC-MS/MS结果显示,Se-S组肉碱、己酰肉碱、癸酰基肉碱和十四烷酰基肉碱的相对含量均显著高于Se-A组。Se-S组的PEPCK活性显著高于Se-A组,但己糖激酶活性和SDH活性显著低于Se-A组。

3. 高SeMet补充通过调节糖代谢和脂质合成诱导高血糖和高胰岛素血症

通路分析结果显示,食物中高SeMet诱导的高血糖和高胰岛素血症与猪肝脏中糖代谢的抑制和脂质合成的升高有关(图4)。

代谢组学-案例1

参考文献

Zhang K, Han Y, Zhao Q, et al. Targeted Metabolomics Analysis Reveals that Dietary Supranutritional Selenium Regulates Sugar and Acylcarnitine Metabolism Homeostasis in Pig Liver. J Nutr. 2020;150(4):704-711. doi:10.1093/jn/nxz317

案例 2

利用靶向代谢组学鉴定枇杷的主要味道成分

期刊:Food Chemistry 影响因子:6.306 发表时间:2020年4月

研究背景

枇杷可分为白肉和黄肉两种。一般来说,白色肉质品种比黄色肉质品种风味更佳。目前,由于缺乏对枇杷果实代谢物的大规模、全面的研究,其口感差异的代谢原因尚不清楚。本文基于LC-MS/MS对“白肉”和“枣中号”两个品种进行靶向代谢组分析。

样品来源

样本分别来自广州水果科学研究所五年生的白色肉质的“白玉”和黄色肉质的“枣中6号”

方案设计

果实提取物采用LC-ESI-MS/MS进行分析,以确定和量化代谢产物,包括碳水化合物,有机酸和氨基酸。

主要结果

1. 枇杷的靶向代谢物鉴定

通过靶向测定,共鉴定出536种代谢物,其中包括可能影响口感的大量代谢物(21种碳水化合物、60种有机酸和28种氨基酸)以及其他初级和次级代谢物。

2. 多因素分析鉴定代谢物

对536个代谢物进行PCA分析,两个品种和质量控制(QC)样品明显分离(图1A)。为了消除数量对模式识别的影响,对每个代谢物的峰面积使用log10转换,然后进行层次聚类分析。分析揭示了两个明显与“白玉”和“枣中6号”相关的群体聚类(图1B)。以上结果表明,这两个品种具有不同的代谢物谱。

为了鉴别两组的差异代谢物,本研究选择相比“白玉”,在“枣中6号” Fold change ≥1.6(上调)或 ≤0.625(下调)的代谢物。利用OPLS-DA模型(VIP≥0.8)对差异代谢物进行筛选。共鉴定两个枇杷品种间的193种差异代谢物。与“白玉”相比,“枣中6号”有68种代谢产物下调,125种代谢产物上调(图2A)。193种代谢物可分为20多个不同类别(图2B),但大多数为碳水化合物、有机酸、氨基酸、氨基酸衍生物、酚类和脂类。

3. 差异代谢物的KEGG分类和富集分析

KEGG通路富集分析表明两种植物途径(“类黄酮生物合成”和“黄酮和黄酮醇生物合成”)在两种栽培品种间差异显著(p <0.05)。

4. 碳水化合物,有机酸和氨基酸分析

21种与味道相关的碳水化合物在两个枇杷品种中均得到鉴定,7种糖被鉴定。“枣中6号”的麦芽四糖含量显著高于“白玉”,但两者的相对丰度均较低。两个品种中共鉴定了60种有机酸,其中12个差异累积量均有显著差异。共鉴定了28种氨基酸,其中8种累积差异较大,3种氨基酸,L-谷氨酰胺、L-瓜氨酸和L-(+)-赖氨酸的浓度在品种间存在显著差异。

代谢组学-案例2

参考文献

Zou S, Wu J, Shahid MQ, et al. Identification of key taste components in loquat using widely targeted metabolomics [published online ahead of print, 2020 Apr 18]. Food Chem. 2020;323:126822. doi:10.1016/j.foodchem.2020.126822

案例 3

代谢动力学预测婴儿胎龄及孕妇分娩时间

期刊:Cell 影响因子:38.673 发表时间:2020年6月

研究背景

怀孕期间的新陈代谢是一个动态、精确的程序化过程,代谢异常则会给母亲和胎儿带来严重后果。目前,孕期和预产期主要是通过母亲妊娠前最后的月经时间和超声波检测来确定。然而,前者的问题在于准确率太低,而后者尽管较为精确但对于时间的要求比较高。因此,开发出一套精确且可实现的孕期检测方法显得尤为重要。

样品来源

对30名丹麦妊娠女性从怀孕第5周到产后期每周抽取血样,随机抽选784份样本用于研究

方案设计

通过液相色谱-质谱法(LC-MS)对来自30名受试者不同时间点代谢物进行定性定量分析。此外本研究利用线性回归方法LASSO对21个受试者的代谢物和其产期关联构建代谢钟模型,后利用该模型对9个已知受试者产期进行预测及结果验证。

主要结果

1. 非靶向代谢组学根据胎龄精确聚类每周血浆样本代谢物

利用非靶向代谢组对30个受试者在不同时间点的代谢物分析,共鉴定出9651种代谢产物,其中,4995种在怀孕期间和产后发生了改变,176种与妊娠显著相关,其中68种代谢产物在妊娠期间的变化超过50%(图1),且在这些代谢物中,功能代谢组(例如类固醇、溶菌酶、脂肪酸和咖啡因代谢物)在妊娠期间变化一致,且组内化合物互相作用。

2. 孕期代谢通路精细调控

通过对代谢物功能KEGG分析,发现妊娠期代谢化合物注释到的48条代谢通路中有34条发生了显著变化。其中,类固醇激素的生物合成在妊娠时增强,在妊娠结束前达到峰值,在分娩后急剧下降。事实上,母亲为了适应妊娠反应,其对代谢通路的调控在妊娠前后发生了明显变化。

3. 用机器学习方法鉴定正常妊娠的代谢时钟及结果验证

本研究建立了具有五个代谢物的代谢时钟,其结果与超声波检测的胎龄高度符合(R = 0.92)(图3)。此外,本研究还验证了利用少数代谢物预测分娩时间的准确性,即两到三种代谢物就能确定何时分娩(分娩时间在两周、四周和八周内,AUROCR R 0.85)(图4)。通过检测不同个体的代谢时钟预测性能,发现对于大多数人来说,该模型预测与妊娠早期超声所估计的胎龄一致,少数人具有预测偏差,可能与婴儿出生体重密切相关。

代谢组学-案例3

参考文献

Liang L, Rasmussen MH, Piening B, et al. Metabolic Dynamics and Prediction of Gestational Age and Time to Delivery in Pregnant Women. Cell. 2020;181(7):1680-1692.e15. doi:10.1016/j.cell.2020.05.002

案例 4

全氟辛烷磺酸钠对拟南芥叶片代谢特性的影响

期刊:Science of the Total Environment 影响因子:6.551 发表时间:2019年11月

研究背景

全氟辛烷磺酸(PFOS)是一种稳定、耐降解的新型环境污染物。全氟辛烷磺酸污染普遍存在于全球生态系统中,例如野生动物,植物。由于其广泛的应用和持久性,在生物和非生物样品,如小麦、双壳类和玉米中都检测到了PFOS。PFOS对动物的毒性已有报道,但其对植物毒性的潜在机制却鲜有报道。

样品来源

将消毒后野生型 种子分别接种到PFOS浓度为1.00、0.01、0mg/L的培养基中,每组30个样本,于无菌培养箱培养30天后采集叶片。

方案设计

对高、低浓度PFOS实验组和对照组采集的30个叶片分别利用气相色谱质谱对代谢物进行定性和定量分析。后对三个组进行代谢物差异分析,找出显著性差异代谢物及相关通路。主要结果:

主要结果

1. 代谢组学评价PFOS对毒性

根据所有代谢物的PCA和OPLS-DA分析,发现53个生物标志物显著变化(P <0.05,VIP <1),其中21种代谢物的浓度增加,32种代谢物的浓度降低。除谷氨酸外的所有氨基酸都受到抑制,可能与蛋白质结合有关,植物激素中的生长素和细胞分裂素显著下调。

2. PFOS对代谢通路的干扰

在对PFOS氧化应激的反应机制中,苯丙素途径被充分激活(香豆酸、咖啡醛、松柏醛和芥子酸),产生多种多酚类物质,这些多酚类物质进一步增强为抗活性氧(ROS)的黄酮类化合物,作为主要的防御途径,此外抗坏血酸,海藻糖和烟酰胺也被激活,这有助于减少氧化应激的损害(图2)。

3. 全氟辛烷磺抑制细胞分裂素

全氟辛烷磺对拟南芥叶中的大部分细胞分裂素表现出抑制作用,腺苷水平的降低直接导致异戊烯二烯酸水平的降低。这种效应进一步抑制了顺式-玉米素核糖苷和反式-玉米素核糖苷的生物合成,并且顺式-玉米素生物合成速度也被还原的前体所抑制,导致这些化合物的含量降低。

代谢组学-案例4

参考文献

Guo Q, He Z, Liu X, Liu B, Zhang Y. High-throughput non-targeted metabolomics study of the effects of perfluorooctane sulfonate (PFOS) on the metabolic characteristics of A. thaliana leaves. Sci Total Environ. 2020;710:135542. doi:10.1016/j.scitotenv.2019.135542

送样建议

代谢组学-送样建议

常见问题
Q1.代谢组学选取什么类型的样本?样本如何处理?

一般而言,代谢组学样本的类型多种多样,常见的有以下几大类:血清、血浆、尿液、粪便、细胞、细菌、组织、培养液、植物的花、茎、叶等。样本处理和采集要遵循“保持最鲜活状态”的原则,采集样本后立即通过置于液氮、干冰或-80。C冰箱中,阻止样本离体后的进一步代谢活动,并保证样本在实验前一直处于-80。C以下。

Q2.如何设计样本的生物学重复?

代谢物处于生命活动的下游,相对于基因和蛋白,其动态波动性大。因此需要很多生物学重复来增加数据的可靠性。靶向代谢组学,一般是用于验证的,所以生物学重复的个数越多,最终的结果越可靠,一般,每组至少3个生物学重复。非靶向代谢组学,一般细胞/微生物样本每组至少6个生物学重复,模式动物/植物样本至少10个生物学重复,临床样本每组至少30个生物学重复,样本重复数量建议大一6个,过少,后续多元统计模型容易过拟合,统计结果不可靠。