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    非靶向代谢组学

    非靶向代谢组学介绍

            非靶向代谢组学(Untargeted metabolomics)是目前最为常用的代谢组学研究手段,其目的一般为广泛筛选待测样品中代谢物的种类,并获取定量信息,对生物现象进行总体认识。通过非靶向代谢组学筛选到的关键差异代谢通路,可为进一步研究提供线索和方向。非靶向代谢组学在疾病标志物开发、疾病机理和药理研究领域已得到广泛应用。

     

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    华盈生物平台优势


            华盈生物代谢组学平台引入自动化、高标准的非靶向代谢组学实验体系,系统性地解决非靶向代谢组学实践过程中面临的诸多技术难题,保障代谢组学数据的稳定可靠。



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    • 自动化检测体系


            非靶向代谢组学实验存在测试样本数量大、实验步骤多、实验周期长等特点,为减少人工操作不均一性引入的系统误差,华盈生物全自动化代谢组学实验体系,从样品进入实验室开始,即采用XploreMET系统管理软件控制,实现从移液、冻干、衍生化、上样和质谱检测等一系列实验过程的自动化。

    • 标准品数据库比对体系


            小分子代谢物具有结构类似度高,区分鉴定难度大的问题。非靶向代谢组学作为代谢物筛选前期阶段,对于代谢物准确定性会直接影响后续研究投入的正确性。为保证代谢物鉴定的高度精确,我们引入了国际标准化代谢组学通用的标准品数据库比对体系,自主建立了基于硅烷化衍生的气质联用的内源性代谢标准品数据库JiaLib(包括1500多种内源性代谢物,覆盖95%代谢通路)一般代谢组学平台的代谢物定性仅与网络数据库HMDB和商业数据库NIST中收录的小分子峰型信息进行比对,数据准确性存在较大风险。JiaLib数据库既包含了其他数据库不具备的保留时间信息,又包含标准品物质及其在不同基质干扰下的质谱碎片信息,有效提高了代谢物鉴定的特异性和准确性。并避免了HMDB和NIST等数据库中冗余信息(植物、药物、食物和合成化合物信息)干扰造成的假阳性风险,充分保证非靶向代谢组学数据的可靠性。

    • 数据质控与校准体系


            华盈生物非靶向代谢组学平台设置了严格的质控体系,以保证每批次数据的质量和批次间数据的可比性。在每轮测试中,均设置有12个质控样品孔(4种Calibrators,3种QCs和1个NIST血清样品)进行测试稳定性监控。
    Calibrators监测分析过程中的可能污染,控制实验本底干扰。QCs确保每批数据准确性,控制技术误差。NIST血清(全球唯一国际标准化代谢组学首选的独立外部验证样本)用于不同批间检测数据的校准,保证多批次检测数据的可比性。

     

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    技术路线

     

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    样品要求



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    检测设备:GC-TOF/MS

    • 业界领先的采集速率,最优的数据完整性

    • 自动峰识别和自动解卷积算法

    • 动态信号跟踪技术 (DSL),优异的动态线性范围

    • 先进的数据挖掘算法,提高被基质或共流干扰物遮盖化合物的识别效率

     

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    经典案例分析


     国际标准化代谢组学技术推动结直肠癌标志物发现(PMID: 24526730) 


     非靶向代谢组学不同批次数据是否能够稳定重现,这是业界普遍关心的问题。华盈生物合作伙伴贾伟教授课题组以结直肠癌标志物研究为主题,利用非靶向代谢组学技术体系进行不同国家、地区、批次结直肠癌标志代谢物筛选,获得了不同批次实验稳定重现的15种标志代谢物,证实了国际标准化代谢组学技术体系对于获得稳定、可重复的代谢组学数据重要性。相关研究成果发表在国际权威肿瘤学学术期刊《Clinical Cancer Research》上。

            研究人员首先在中国上海收集了85例结直肠癌患者癌与癌旁组织,利用GC-TOFMS技术进行非靶向代谢组学筛选,获得35种癌组织中特异调变的代谢物。进一步,研究人员又分别收集了中国杭州(65例)、北京(24例)及美国(56例)结直肠癌患者癌与癌旁组织样品,利用同样技术体系进行非标向代谢组学筛选。最终,4个批次非靶向代谢组学实验共获得15种共同调变代谢物,如下图。


     

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            进一步,研究人员将上海收集的85例患者作为测试集,测试4个批次共同筛选出的15种代谢物是否能够作为患者预后的标志物。结合生存期回访信息,研究人员利用ROC曲线和Kaplan–Meier生存曲线进行分析,发现这15种代谢物调变差异不仅在不同预后患者间具有显著区分度(AUC=0.895),而且15种代谢物超越诊断临界值0.499的患者生存时间显著低于未超越临界值患者,说明这15种代谢物能够对结直肠癌患者预后进行准确预判。

     

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     小结:通过上述研究我们可以发现:稳定的、标准化的代谢组学技术体系可以实现多批次代谢组学数据的交互验证和数据重现。需要指出的是,NIST血清校准质控对于整个项目获得批次数据可比性具有极为重要的意义。

     华盈生物致力于通过建立和推广国际标准化代谢组学体系,为广大科研工作者获得稳定、可靠的代谢组学数据增添保障。


    相关文献:


    1. Yunping Qiu, et al. A Distinct Metabolic Signature of Human Colorectal Cancer with Prognostic Potential. Clin Cancer Res, 2014, 20(8): 2136-46.

    2. Jinglei Yang, et al. Potential Metabolite Markers of Schizophrenia. Mol Psychiatry, 2013, 18(1): 67-78.

    3. Guoxiang Xie, et al. Urine Metabolite Profiling Offers Potential Early Diagnosis of Oral Cancer. Metabolomics, 2012, 8(2): 220-31.

    4. Ying Qi, et al. Urinary metabolite markers of Precocious Puberty. Mol Cell Proteomics, 2012, 11(1): 91-113.

    5. Jie Wei, et al. Salivary Metabolite Signatures of Oral Cancer and Leukoplakia. Int. J. Cancer, 2011, 129(9): 2207-217.

    6. Tianlu Chen, et al. Serum and urine metabolite profiling reveals potential biomarkers of human hepatocellular carcinoma. Mol Cell Proteomics, 2011, 10(7): 3060-75.

    7. Wei Sha, et al. Metabolomic Profiling Can Predict Which Humans Will Develop Liver Dysfunction When Deprived of Dietary Choline. FASEB J, 2010, 24(8): 2962-75.