GC-MS全代谢组 GC-MS Metabonomics

GC-MS全代谢组

GC-MS Metabonomics

全代谢组又称非靶向代谢组（Untargeted metabolomics），对样本进行全面的、无侧重的检测，通过比较实验组和对照组样本，找出差异代谢产物，结合生物信息分析，找出富集差异通路，整合代谢网络。全代谢组旨在提供一个全面的研究视角来比较差异，通常用于标志物的筛选、分子机制研究及多组学整合分析。

GC-MS全代谢组学

技术的优点

不同的处理方法：1、采用衍生化方案，适合检测极性较强的小分子代谢物；2、采用非衍生化方案，适合检测沸点较低的小分子代谢物；3、采用固相微萃取-顶空进样方案，适合检测易挥发的香味或风味物质。

实验流程

分析内容 

送样要求

 注：顶空进样的样本最少2g

仪器设备

小鹿智囊

1、代谢组研究相对于基因组和蛋白质组研究而言有什么不同之处？

主要特点包括三方面：一、基因和蛋白表达的有效的微小变化会在代谢物上得到放大，从而使检测更容易；二、代谢组学的技术不需建立全基因组测序及大量表达序列数据库；三、因为代谢产物在各个生物体系中都是类似的，所以代谢组学研究中采用的技术更通用。

2、代谢组的样品重复性有什么要求？ 

代谢组学基于多元统计分析方法进行的，在样品准备上相对于转录组和蛋白质组而言需要更多的重复数据。一般建议植物样品：最少6次，建议8次生物学重复；

模式动物及微生物样品：最少8次，建议10次生物学重复；

临床样品：30次生物学重复以上，如组织样品不好取样，可控制在20次重复以上。

3、靶向代谢检测平台的选择？

GC-MS和LC-MS两种平台各有优势，主要是由目标化合物的理化性质决定，GC-MS适合易挥发性、分子量不太大的化合物，而且，离子源为EI，碎片信息多，有成熟的图谱库，便于化合物检索，对于非挥发性成分则需要衍生化；而LC-MS离子源为APCI或者ESI源，适合做中等或强极性的化合物，分子量范围广，灵敏度高，前处理简单，但是LC-MS的价格要贵点，因此可以根据实际情况选择合适的检测平台。

4、关于代谢组数据库问题，老师经常问起数据库是商业库还是自己建的库，类型？

GC-MS数据库：Nist、feihn；

LC-MS数据库：HMDB、Metlin、自建库（大连化物所-许国旺组）。

实例分析

颗粒物暴露与应激激素水平：随机、双盲、空气净化交叉试验

基本信息
        材料：人血清                                                 主要技术：GC-MS、LC-MS全代谢组
        期刊：Circulation.                                          影响因子：19.309

文章摘要
        暴露于环境颗粒物（PM）会造成不良的健康后果，但其潜在机制未知。代谢组学作为一个强有力的研究方法，特别在环境对生命体全代谢组变化影响的研究领域。文章因此对暴露于不同PM程度的大学生血清代谢物的变化进行了代谢组学研究。研究显示PM2.5为24.3gu/m3和53.1ug/m3的两种状态下，后者受试者的血清中皮质醇，肾上腺皮质酮，肾上腺素，降肾上腺素显著上升，同时葡萄糖，氨基酸，脂肪酸，脂质的成分都有不同程度的变化。此外，研究也发现PM会造成高血压，激素紊乱，胰岛素抵抗等现象。研究为PM的危害提供了更直接的研究数据，为相应的诊断提供了潜在的候选标志物。

实验流程

结果分析

1、多元统计分析

2、差异代谢物筛选

3、差异代谢物表达

4、高血压与PMs相关性分析

   激素分泌与PMs相关性分析

5、PM诱发分子机制

小鹿推荐
        文章研究内容非常贴切现实生活也关系民生。采用测试对象均为本土（上海）大学生，PM为本土（复旦大学）环境，研究结果对中国大城市的年轻人意义深远，也是首次从代谢组学角度研究PMs的案例。文章采用双盲，随机设计，同时结合GCMS代谢检测平台和UPLC-MS检测平台，血清代谢物的检测覆盖度得到保障，后续大数据的统计分析采用OPLS-DA，直观明确。通过数据挖掘，文章找出了PMs引发亚健康的分子机制，也发现与高血压等相关症状的分子标志物，整体研究非常完整。

文献来源

 Huichu Li, et al., Particulate Matter Exposure and Stress Hormone Levels A Randomized, Double-Blind, Crossover Trial of Air Purifcation. 2017, Circulation.

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