随笔分类 - 代谢组学
摘要:代谢组学(Metabolomics)是在20世纪90年代末兴起的新兴学科,它是在基因组学和蛋白质组学之后发展起来的一项新的组学技术,同时也是系统生物学的重要组成领域。 代谢组学探讨了在生物体受到干扰后(如基因改变或环境变化)其内源性代谢物种类、数量和变化规律。它着眼于研究生物整体、器官或组织中代谢途
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摘要:入门课程 伯明翰大学: Metabolomics: Understanding Metabolism in the 21st Century 数据处理 阿拉巴马大学伯明翰分校5年(2013-2018)workshop: Metabolomics Workshop
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摘要:1.实验及质控 ####(1)项目流程 代谢组学分析的特点: 流程长; 样品量大,项目周期长; 个体差异大; 设备不稳定性; 样品复杂,基质效应显著。 所以,质量控制是代谢组学研究基础。 项目流程 样本制备——质谱仪分析——数据预处理——定量及统计分析——定性分析——生信及后续分析 (2)非靶代谢质
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摘要:目的 和转录组或蛋白组的分析原理类似,目的是: 将大量的差异代谢物降维到少量的显著富集的代谢通路,方便解释科学问题; 从通路水平上可以更好解释表型背后的生物学原理/过程。 富集分析方法 富集分析的本质:某个代谢通路在不同的状态下(如疾病与健康)是否发生了显著变化? ORA富集 回答的问题:一个代谢物
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摘要:概念 生物标志物,即传说中的biomarker,是一类可测量的,用来表征疾病状态的物质,通常用于表征: 疾病的状态(是否为某种疾病/某种亚型); 药物敏感性,用于用药指导; 生理状态监测。 类型 预后指标 预测疾病的预后效果(独立于治疗),如AB1-42可用于诊断老年痴呆预后。 预测型标志物 预测疾
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摘要:非靶向代谢组实验设计 1.代谢物提取,一般要求每组至少10个样; 2.在所有提取好的样本中取等量混合作为QC; 3.QC样本与实验样本穿插上机,开始十个QC,结尾三个QC,中间每十个样本穿插一个QC样本 。 得到质谱谱图数据经软件处理后得到峰表。 峰表格式一般为:每行为一个m/z,每列为一个样本 数
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摘要:代谢物的鉴定流程 蛋白组比基因组和转录组落后一档次,代谢组学比蛋白组又落后一档次,仅化合物的鉴定就让人头疼。 流程如下: 化合物精确质量数 数据库检索 一级鉴定(筛选分子量相同的离子)。解决质量数问题。 一级鉴定(通过同位素分布比对,筛选分子量和元素组成相同的离子)。解决同位素问题。 二级鉴定。通过
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摘要:基本概念 代谢物:所有分子量小于1500Da的小分子物质,包括糖类、核苷、有机酸、酮类化合物、多肽、氨基酸、有机胺类、醛类化合物、脂质、萜类、类固醇、生物碱、小分子药物等等。 代谢组:一个细胞、组织、器官中所有代谢物的集合。 代谢组学:利用高通量的技术来鉴定和定量一个细胞、组织或器官中所有小分子或代
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摘要:本次课程主题为《基于LC MS的非靶向代谢组学》,主要分为 代谢组学简介 、 代谢组学技术简介 、 非靶向代谢组学方法和数据采集 、 非靶向代谢组学数据分析 和 代谢物结构鉴定 几个方面。 一、代谢组简介 基因组学——What can happen;转录组学——What appears to be
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摘要:代谢是生命体内化学反应的总称,其所包含的代谢物变化规律可直接反映生命体的健康状态。非靶向代谢组学(untargeted metabolomics)可以在系统水平测量生命体内生理或病理状态下所有代谢物的含量变化,为研究其生物学机理提供依据。液相色谱 质谱联用(LC MS)技术是代谢组学研究的主要工具之
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摘要:mGWAS(metabolome based genome wide association studies)的研究方法和GWAS类似,只是将代谢物含量作为表型性状来与基因位点进行关联。但同时它也有自己独特的优势,首先,因为表型测定是比较复杂的,尤其是数量性状表型,极易受环境影响,人为测量可能会有偏
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摘要:推荐R语言界的国内大佬于淼写的代谢组学workflow,包含了大部分代谢组学(以及暴露组)的数据分析方法。 "Meta Workflow" 主要内容包括: Sample collection Pretreatment Principles of metabolomics data analysis
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