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常見問題匯總(代謝組學篇)

FABURIQI:2019-03-17 LIULANCISHU:601

  代謝組學作為一門繼基因組學、轉錄組學及蛋白質組學之后新發展起來的技術,通過考察生物體系受刺激或擾動后(如將某個特定的基因變異或環境變化后)其代謝產物的變化或其隨時間的變化,來研究生物體系的代謝途徑。近年來受到越來越多的關注,現在就初級入門者比較關心的問題做一個總結。


  Q:代謝組學與其他組學相比,有什么優勢?

  A:①基因和蛋白質表達的微小變化會在代謝物水平得到放大;②代謝組學的研究不需進行全基因組測序及建立大量表達序列標簽的數據庫;③代謝物種類遠少于基因和蛋白的數目,每個生物體中代謝產物大約在103數量級,而最小的細菌,其基因組中也有幾千個基因;④生物體液的代謝物分析可反映機體系統的生理和病理狀態。


  Q:非靶標和靶標定量如何選擇?

  A:如果沒有特別關注的代謝物質建議選擇非靶標,可以檢測出某一特定條件下所有的代謝產物,并進行定性和相對定量分析,以尋找目標差異代謝物;如果有關注的目標代謝物建議選擇靶標定量,對特定的代謝物群進行有針對性的特異性檢測。


  Q:關注的目標代謝物在非靶標代謝組學檢測沒有檢測到是什么原因?

  A:目前還沒有技術及平臺可以檢測到全部的代謝物質,這屬于比較正常的現象;或者已經被檢測到,但是在目前現有的數據庫中不能定性,建議可以使用標品在未定性的物質中進行比對。


  Q:非靶標代謝組學常用的數據庫有哪些?

  A:NIST、Fiehn、HMDB、KEGG、METLIN、MassBank、DrugBank、Lipidmaps等。


  Q:HMDB和METLIN數據庫有什么區別?

  A:HMDB是人類代謝組數據庫(加拿大),該數據庫不支持批量搜索,僅限于單個代謝產物搜索,搜索效率較低,不支持代謝通量搜索,代謝化合物濃度搜索等;METLIN是Agilent個人物質數據庫,該數據庫具有大量的MS/MS圖譜,而且每個化合物都有不同的碰撞能圖譜,可以清晰地找到代謝產物的碎片離子,可以獲得分子量,化學結構式,化學結構等信息。


  Q:GC-MS和LC-MS檢測平臺各有什么優劣勢?

  A:目前應用最廣泛,最有效的這兩種技術可以檢測包括糖、糖醇、有機酸、氨基酸、脂肪酸以及大量次生代謝物等。GC-MS適用于分析容易氣化的低極性,低沸點的代謝物,如:各類揮發性化合物或者衍生化后低沸點的物質,主要為初級代謝產物;LC-MS不受樣品揮發性和熱穩定性的影響,樣品前處理非常簡單,過濾后直接進樣,可有效分析植物中豐富的次生代謝產物。


  Q:GC-MS和LC-MS檢測平臺離子化方式有什么不同?

  A:GC-MS使用的是電子碰撞(EI);而LC-MS使用的是電噴霧(ESI)或低頻常壓化學電離(APCI)。


  Q:通常采用的非靶標液質聯用是什么平臺?

  A:本公司目前非靶標液質聯用檢測平臺為:LC-QTOF-MS/QE focus,色譜部分采用的是Agilent 1290,質譜部分采用的是AB 6600。通常液質的一級和二級數據分開采集,AB 6600是DDA(數據依賴性采集方式),對于樣本中很多低豐度的小分子物質采集性不是很好。對于大的樣本量(至少幾百例的樣本),會把一級和二級分開采集,采用DIA(數據非依賴性采集方式),可能會出現AB 6600和AB 5600聯用。


  Q:DDA和DIA數據采集方式有什么不同?

  A:DDA是數據依賴型,只用AB 6600數據采集時可能會漏掉很多信息。由于采用的是DDA模式,一般在采集一級質譜時會設置一個0.5s的時間窗口,然后對每個0.5s里面出現的最高的6個一級峰進行提取采集,然后去打二級質譜,這樣就導致一些峰強度比較低的物質沒有被采集到,也就不會打二級質譜。最終的定性結果里就不會出現該物質的二級定性信息;DIA是數據非依賴型,當采集完一級質譜后會設置一個最低強度值,只要是一級質譜的峰強度高于該值,就會對其進行采集并打二級質譜,采集的數據多,信息全,但成本高。


  Q:代謝物提取通常采用什么方法?

  A:色譜相分離通常取決于含有甲醇、水和氯仿的萃取溶液,具有高溶解度的代謝物,例如碳水化合物通常在甲醇、水中提取;而具有低溶解度的代謝物,例如膜脂和脂肪酸通常在氯仿、水中提取。如果有特別關注的化合物可以提前說明,會在代謝物提取方法中稍作修改,以便獲得更多想要的結果。

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