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(xué)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(fù)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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)開發(fā)，網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)，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(xué)重復(fù)數(shù)：
一般項目：>6個生物重復(fù) ；臨床項目：>10個生物重復(fù)
2.樣本保存及運輸：樣品無污染，采集后速凍（-80℃或者液氮），標(biāo)識清楚，干冰運輸
分析內(nèi)容
我司非靶向代謝組學(xué)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(fù)性分析、相關(guān)性分析等。
差異代謝物篩選：嚴(yán)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(biāo)準(zhǔn)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(fù)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(fù)荷、海馬體積和記憶有關(guān)
研究對認(rèn)知健康個體（n = 242），輕度認(rèn)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(biāo)志物為發(fā)現(xiàn)外圍性疾病小分子生物標(biāo)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(biāo)志物相關(guān)的代謝物
案例2 血漿代謝組學(xué)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(xué)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(rèn)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-甲酰基甲硫氨酸）可將CTEPH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(biāo)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.
