代谢组学是较新的组学领域之一，使研究人员能够通过定性和定量代谢物水平（构成给定表型的化学物质）来补充疾病的基因组和蛋白质水平分析。

相比于其他组学方法，代谢组学最接近表型，代谢组学最能调节并代表健康和疾病的分子表型。也因此代谢组学是生物标志物发现的来源。

 

代谢组学技术代谢组学是一门研究生物体内代谢物的科学领域，它通过半定量和定量分析生物体内代谢物的水平来了解生物体的生理状态和疾病情况。这种方法能够为疾病研究提供重要信息，特别是在疾病的早期诊断和生物标志物发现方面。检测平台包括核磁共振（NMR）、气相色谱-质谱（GC-MS）、液相色谱-质谱（LC-MS）等，研究人员可以根据研究的目的、样本的类型等选择合适的分析平台，亦可以同时运用多种平台进行分析，达到更加完善、全面的研究目的。

• 核磁共振（NMR）：核磁共振是一种常用的代谢组学技术，它通过测量原子核在外部磁场中的能量吸收和释放来获得代谢物的光谱数据。氢核（1 H-NMR）是最常用的目标核，因为生物样本中富含氢原子。其他核如碳（13C-NMR）和磷（31 P-NMR）也可以用于获取不同类型的代谢信息。优点是对样品无破坏性，测定无偏向性，既适用于血液、尿液体液等液体样品，也适用于组织和器官等固体样品，并且测定速度快，可实现样品代谢组的动态监测，缺点主要是分辨率较低

• 质谱分析：质谱分析是另一种常用的代谢组学技术，它基于质荷比（m/z）和代谢物的相对丰度来生成光谱数据。在质谱分析中，生物样本首先需要被电离，然后通过质谱仪来分析。不同分子的电离化合物将产生不同的峰模式，从而定义了代谢物的指纹。主要有液相色谱-质谱联用（LC-MS）和气相色谱-质谱联用（GC-MS）等。

  液相色谱-质谱联用（LC-MS）：LC-MS是代谢组学中最常用的技术。它使用液相色谱柱来分离不同化学性质的代谢物，然后通过质谱分析来检测和定量这些代谢物。LC-MS优势主要表现在样品制备和前处理简单、实验重复性好，分辨率高，分离和分析范围广，缺点则主要表现在数据库完善程度不够，定性相对困难。

  气相色谱-质谱联用（GC-MS）：GC-MS是代谢组学研究的技术，具有技术成熟稳定、分辨率高等特点，同时，由于具有相对完善的数据库，使得定性也好一些，缺点则主要表现在样品处理复杂，并且对于不易衍生化的物质定性和定量较困难，影响了该技术在更大范围内的使用。
   

 靶向与非靶向代谢组学

非靶向代谢组学是一种用于研究生物体内代谢物的高通量分析方法，它不限定于事先确定的代谢物或化合物。与靶向代谢组学不同，非靶向代谢组学不需要预先选择特定的代谢物或通路进行分析，而是通过同时检测和分析生物体内的大量代谢物，以了解生物体内的代谢状态和变化。

（1）非靶向代谢组学（Untargeted Metabolomics）是指采用 LC-MS、GC-MS、NMR技术，无偏向性的检测细胞、组织、器官或者生物体内受到刺激或扰动前后所有小分子代谢物（主要是相对分子量1000 Da以内的内源性小分子化合物）的动态变化，并通过生信分析筛选差异代谢物，对差异代谢物进行通路分析，揭示其变化的生理机制。

（2）靶向代谢组学（Targeted Metabolomics）是针对特定一类代谢物的研究分析。二者各有优缺点，经常结合使用，用于差异代谢产物的发现和定量，对后续代谢分子标志物进行深入的研究和分析，这在食品鉴定、疾病研究、动物模型验证、生物标志物发现、疾病诊断、药物研发、药物筛选、药物评估、临床研究、植物代谢研究、微生物代谢研究中发挥重要作用。

非靶向代谢组学 vs. 靶向代谢组学

 

安必奇生物致力于提供广泛的实验室代谢组学解决方案，为生命科学研究和药物开发领域提供关键支持。

我们已经拥有先进的质谱和色谱平台，包括Q Exactive™ Plus 组合型四极杆 Orbitrap™ 质谱仪，具有高分辨率、高灵敏度和高选择性。

 

 

1. 非靶向代谢组学

 

优势

• 高度专业化：安必奇拥有专业的团队和先进的仪器设备，具备丰富的代谢组学研究经验，能够提供高质量的数据和分析。

• 多技术平台：服务采用核磁共振（NMR）、气相色谱-质谱（GC-MS）、液相色谱-质谱（LC-MS）等多种技术平台，以满足不同研究需求。

• 全面的代谢物覆盖：通过非靶向方法，可以检测到生物样品中的大量代谢物，从而提供全面的代谢信息，包括小分子有机化合物、脂质、氨基酸等。

• 数据解释与分析：安必奇不仅提供数据采集，还提供数据解释和分析，帮助研究人员理解代谢物的生物学意义，探索代谢通路的调控机制。

• 客制化服务：根据客户的研究问题和样品类型，安必奇提供定制化的代谢组学分析方案，以满足不同研究项目的需求。

 

服务流程

1. 样品准备：客户提供样品，根据样品类型（如血清、尿液、组织等）进行适当的前处理，以保证样品的质量。

2. 仪器分析：样品经过前处理后，使用核磁共振、气相色谱-质谱或液相色谱-质谱等仪器进行分析，获取代谢组学数据。

3. 数据采集：仪器生成的数据包括代谢物的质谱图或谱图。这些数据被记录下来，作为进一步分析的基础。

4. 代谢谱分析(也称为差异表达分析)：在一组实验和对照样品中，寻找丰度改变有统计学意义的感兴趣代谢物。

5. 鉴定：进行代谢谱分析后，测定这些代谢物的化学结构；通常需要进行质谱数据库比对和其他鉴定方法。

6. 解释：将差异代谢物与生物过程或疾病状态之间的关联进行解释，以揭示潜在的生物学机制。

7. 报告生成：生成代谢组学报告，包括分析结果、数据可视化和解释，以供客户进一步研究或应用。

 

 

2. 靶向代谢组学

安必奇靶向代谢组学服务是一种专门针对代谢物的绝对含量进行测定的服务，与非靶向代谢组学相比，其具有更高的特异性、检测灵敏度和定量准确性。

优势

• 高度特异性：靶向代谢组学分析针对特定代谢物进行，因此具有较强的特异性，可以准确测定感兴趣的代谢物。

• 定量准确性：该服务建立在标准品检测的基础上，通过标准曲线来定量目标代谢物，因此具有高度的定量准确性。

• 假说验证：靶向代谢组学可以用于验证非靶向代谢组学实验提出的假说，从而更深入地了解代谢物在特定生物学过程中的作用。

• 探索性实验：除了验证性实验外，靶向代谢组学也可以用于进行基于假说的探索性实验，以研究特定代谢物与代谢模型之间的关系。

• 支持医学研究：该服务有助于深入研究与医学疾病分子机制相关的代谢物，为寻找代谢分子标志物提供支持。

 

服务流程

1. 样品准备：客户提供样品，通常是血液、尿液、组织或其他体液样品。样品需经过适当的前处理步骤，以确保高质量的代谢物分析。

2. 特定分析：经过分离的代谢物被通过特定分析方法进行定性和定量分析，这包括建立标准曲线以确保定量准确性。

3. 数据采集：仪器生成的数据包括代谢物的含量，这些数据被记录下来，作为进一步分析的基础。

4. 数据解释与分析：安必奇提供数据解释和分析服务，帮助客户理解代谢物的生物学意义，并探索与疾病或生物过程相关的关系。

    

 

代谢组学用于疾病研究与药物开发

代谢组学是一种高度精密的生化分析方法，旨在全面了解生物体内代谢物的种类和浓度，以深入研究疾病生理学、生物标志物的发现以及治疗效果评估。

生物标志物发现

非靶向代谢组学通过同时定性和半定量500-1500代谢物，有助于鉴定与特定疾病相关的生物标志物。这些生物标志物可以在疾病的早期阶段被检测到，并有潜力用于临床诊断、疾病监测和治疗反应评估。代表性的例子包括用于帕金森病的潜在生物标志物，如β-丙氨酸、高丝氨酸、3-羟基犬尿氨酸等。代谢组学可以用于识别潜在的生物标志物，但这些标志物仍然需要进一步的验证和研究，以确定其在临床实践中的实际价值。

 

 

疾病分类和分层

疾病的代谢谱可以提供有关疾病特点的宝贵信息。代谢组学研究可以发现与疾病相关的生物标志物，这些标志物是可以在生物体内测量的代谢物，有助于诊断和监测疾病。此外，代谢组学也可以揭示疾病发病机制中的代谢途径，为深入理解疾病提供了重要线索。这对于将患者分成不同的亚群，并根据其代谢特征制定个性化治疗方案至关重要。例如，在心血管疾病、癌症、糖尿病和肥胖等疾病中，代谢组学可以揭示不同亚型之间的代谢差异，从而有助于更好地理解疾病的发展机制。目前依赖于靶向和非靶向代谢组学研究的大量队列研究已经进行，以建立更有效和可靠的疾病分层和风险评估模型。这些研究基于代谢组学数据和其他临床参数，帮助医学界更好地理解疾病的复杂性，并为个体化治疗和干预提供了指导。

预后生物标志物

预后生物标志物是用于评估疾病结果和治疗反应的指标。它们可以提供关于疾病进展、复发风险和生存率的信息。对于复杂疾病，如癌症、心血管疾病和传染病（如COVID-19）等，确定有用的预后生物标志物对于指导治疗决策至关重要。非靶向代谢组学可以用于寻找与患者预后相关的代谢物，以帮助医生预测患者的疾病进展和治疗反应。这对于制定个性化治疗计划和改善患者护理非常关键。

代谢通路分析

高通量代谢组学技术使代谢通路分析更加精确和高效。这些技术允许研究人员同时测量大量代谢物，从而识别出微小的代谢变化。这对于深入了解疾病的生化过程以及发现新的生物标志物非常有用。通过分析涉及代谢通路的代谢物，研究人员可以了解这些通路在疾病发展中的作用，从而为药物开发和治疗提供重要线索。此外，代谢通路分析还可以帮助鉴定潜在的治疗靶点。

疗效评价

小分子代谢物的代谢组学在疗效评价中发挥着关键作用。通过监测代谢物的变化，可以确定患者对治疗的反应，并帮助医生优化治疗方案。代谢组学还可以用于研究药物的作用模式和识别新的药物靶点。通过分析药物引起的代谢变化，可以了解药物如何干预特定的生化途径，并揭示其作用机制。这有助于开发更有效的药物和精确靶向治疗。

 

   

 

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参考文献：

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Alonso, Arnald, Sara Marsal, and Antonio Julià. "Analytical methods in untargeted metabolomics: state of the art in 2015." Frontiers in bioengineering and biotechnology 3 (2015): 23.

Marques, Cátia F., and Gonçalo C. Justino. "An Optimised MS-Based Versatile Untargeted Metabolomics Protocol." Separations 10.5 (2023): 314.

 

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