【文献学习笔记-附生词及经典语句】代谢组学:超越生物标志物并走向机制(三)----代谢组学研究中最新技术进展

  • 2019-12-05 20:19:42
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前两次已经给大家分享了代谢组学:超越生物标志物并走向机制文献综述的学习笔记(一)、(二),接下来继续给大家分享此篇综述学习笔记的第三部分:代谢组学研究中最新技术进展。


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文章信息:


 

Johnson C H, Ivanisevic J, Siuzdak G。 Metabolomics: beyond biomarkers and towards mechanisms[J]。 Nature reviews Molecular cell biology, 2016, 17(7): 451-459。

  名:Nature reviews Molecular cell biology 发表时间:2016。07 IF43.35


知识点:

  
 

原始数据库建设的公认标准


 

原始数据库建设的公认标准是MSIMetabolomics Standards Initiative, European Bioinformatics Institute, http://msi-workgroups.sourceforge.net/)和COSMOS (Coordination of Standards in Metabolomics, European Union, 其中,COSMOS的标准化工作PSIMSI基础,进一步开发和发展数据交换格式包括MSNMR中的原始数据代谢物定量和代谢物鉴定以及实验性元数据。旨在扩展由PSI发起的MS数据交换的开放标准,例如mzMLmzQuantML,以满足用于MS实验的代谢组学实验的要求。



 

抗代谢物-antimetabolitesessential metabolites

 

抗代谢物是在化学结构上与代谢物相似的一类药物,与体内代谢物发生特异性结合,抑制酶正常功能,从而影响或拮抗代谢功能;或作为伪代谢物掺入核酸形成伪生物大分子,发生致死合成。常用抗代谢物有叶酸、嘌呤、嘧啶衍生物。由于其可抑制特定代谢过程减弱代谢物细胞中的产生或运输,因而可用于研究特定代谢物的功能和重要性

 


 

词汇:

 

Informatics 信息学

in the field of ……领域

……be growing at a rapid rate ……正在快速增长

Limiting factor 限制因素

As discussed above,… 如上所述

…such as… 例如(用于句中)

 As an example, …… 例如用于句首

A recent study also revealed that…… 最新的意向研究还显示

One of the most promising ways to … is to …,一种做…最有希望的方法是…

By contrast, …… 相比之下

 

   

经典句子:


 

1。 For researchers in the field of metabolomics, computational resources are growing at a rapid rate, and many of these have been discussed in detail elsewhere。

对于代谢组学领域的研究人员来说,目前计算资源正在快速的增长,其中有许多已经在他处进行了详细的讨论。


 

2. In addition, it was possible to demonstrate that individuals from rural African and African American populations that exchanged diets underwent large changes in their metagenome and metabolome, and this altered their cancer risk。

此外,来自非洲和非裔美国人的农村居民,在互相转化饮食的过程中,他们的宏基因组和代谢组发生了巨大的变化,这改变了他们患癌症的风险。

In addition, it was possible to demonstrate that……,例如,…… (当举得例子较多时,可以用该句型)

 

3. As an example, by combining metabolomics with metagenomics and metatranscriptomics data, it was possible to elucidate the origins and roles of bacteria-derived metabolites。

例如,代谢组学与宏基因组学和宏转录组学数据相结合,可以阐明细菌代谢产物的起源和作用。

 

 

文献翻译:


 

信息学的创新发展是克服代谢组分析所带来的挑战的主要动力。数据处理、统计分析和代谢物表征技术展使更多特定表型相关代谢物的鉴定成为可能,这是以前无法实现的。针对机制研究,评估代谢物相互联系的新型代谢途径分析工具可以提供重要的见解,特别是当与先进的代谢组学技术(如稳定同位素示踪和与其他正交数据集的集成)相结合时,最终可以提供系统级的分析(图1)。


 

 

 



Fig。1 From metabolites to pathways and mechanisms

The workflow outlines a holistic approach that begins with high-throughput untargeted metabolite profiling。 Analysis of biofluids, cells or tissues reveals quantitative metabolite changes (as a result of a stimulus) that can be validated further。 Metabolites can be mapped and analysed within metabolic pathways to relate the metabolites to each other, and within interconnected biological pathways, providing potential targets for further mechanistic studies。 The combination of metabolomic, orthogonal biological analysis and isotope–assisted deciphering of pathways allows the mechanism of the aberrant phenotype to be ascertained。

  
   

 

信息学


 

 

代谢组学计算和化学信息工具的开发可以有效地支持实验数据上传、处理、统计分析和代谢物鉴定;并且,当与生物信息工具结合使用时,可以将代谢物置于生物环境中(见专栏2和补充信息S1)。质谱法获得的代谢组数据集(专栏1)包含质谱仪从每个样品中产生的数千种离子的信息,其中离子代表完整前体代谢物或其碎片、加合物或同位素。因此,计算工具对于减少这些复杂数据集中的冗余和识别最相关的代谢物至关重要。

 

对于代谢组学领域的研究人员来说,计算资源正在快速的增长,其中许多已经在其他地方进行了详细的讨论。然而,代谢组学分析仍然是一个较为耗时的过程,代谢产物鉴定依然是一个限制因素。因此,需要一个能够显著加快数据上传和数据挖掘过程的计算工作流,以及用于自动化或代谢物的生物信息学识别和生物解释的新方法。这种自动化的计算工作流程最近已经开发出来,它可以允许数据从仪器流到软件、可以对代谢物进行自动定性和定量、折叠变化和统计显著性计算,以及重要的代谢物途径分析。

 

代谢组学是跨多种学科的一门学科,并不是所有的实验室都有专门从事实验工作且涉及所有领域流程人员,通常情况下,这些计算工具中,有一些对于那些不擅长信息方法或代谢组学领域新手来说是较为困难的。幸运的是,应为美国国立卫生研究院(the US National Institutes of Health,NIHCommon Fund Metabolomics Program提供的一些资源,这种现状正在慢慢改变。该方案资助了六个区域综合代谢资源核心、一个数据储存库和一个协调中心提供资金,以便在数据处理和口译等一系列领域开展实际操作和在线培训。另一项倡议,原始数据库建设的公认标准Coordination of Standards in Metabolomics (COSMOS),也通过提供实验和数据共享,帮助促进代谢组学的标准化,从而帮助该领域的新研究人员。有几种工具,包括上面提到的工作流,它们适用于普通用户,而且对于专家用户具有高级参数,可以为所有级别的专家提供了资源。其中一些可作为质谱仪供应商软件的一部分提供,而其他工具则作为开放存取软件提供,可进行数据上传到代谢物途径分析。这些工具已经成功地将单个或多个经验证的代谢物与生物畸变相关联。例如,MZmine 2可显示膳食脂质和肠道微生物群之间的相互作用,以调节胆固醇代谢XCMS Online MetaboAnalyst的代谢组学分析显示缺血性视网膜病变中的代谢失调。

 

如上所述,从使用代谢物作为预测性生物标记物转变为其作为主导的机制研究,需要过确定代谢物在代谢途径中的作用、它们与其他代谢物的相互关系以及与上游基因和蛋白质的关系将其置于生物学背景中。信息学方法可以极大地推动这些分析的发展,有助于通过多种代谢物和途径揭示潜在代谢物活性,还可以结合不同的组学技术(见下文)提供大数据集,例如最近在XCMS Online 开发的系统生物学方法。最近的一项研究利用各种生物信息学工具分析了遗传因素对人体血液中代谢物的影响。首先使用高斯图形模型连接生化相关的代谢物,然后将代谢物与全基因组关联研究的遗传位点连接起来,产生了遗传-代谢相互作用的网络。这些新概念已经扩大了从代谢产物中提取重要生物信息的能力。

 

 

稳定同位素标记辅助的代谢组学


 

用稳定的同位素示踪剂是一种确定代谢产物在代谢途径中作用的有效方法。这些实验利用的是商业上可买到的标记有稳定同位素的代谢物如碳(13C)、氮(15N)或氘(2H)。稳定同位素辅助实验的设计基于特定代谢物或感兴趣代谢途径的先验信息;因此,这些研究可以基于靶向代谢组学分析获得的信息(专栏1)。

 

靶向和/或非靶向代谢组学分析的结果不能提供有关细胞内代谢率和相关途径活性的信息,并且,例如,一种代谢物的水平增加可能是由产生代谢物的酶的活性增加或消耗代谢物的酶的活性降低引起的。后续的稳定同位素标记实验提供了关于特定化合物(营养物或基质)如何相对于特定表型进行代谢的额外信息,并有助于确定对基质利用贡献最大的途径。因此,稳定同位素辅助示踪标记底物可以揭示其代谢命运。

 

靶向和非靶向代谢组学分析的结果不能提供细胞内代谢率和相关途径活性的相关信息,例如,一种代谢物的水平增加可能是由产生代谢物的酶的活性增加或消耗代谢物的酶的活性降低引起的。后续的稳定同位素标记实验可以提供关于特定化合物(营养物或基质)如何相对于特定表型进行代谢的相关信息,并有助于确定对基质利用贡献最大的途径。因此,稳定同位素辅助示踪标记底物可以揭示其代谢轨迹

 

进行稳定同位素辅助实验有几种方法。在代谢稳态实验中,测得的代谢物水平是平衡的,流量(或者说-转化率)大致恒定。此外,随着时间的推移,标记富集逐渐变得稳定(从标记的营养物到给定的代谢物),以达到同位素稳定状态。在这种条件下同位素富集数据可以提供相关途径活性的信息,例如代谢物之间的关系,并且还可以营养物质对不同代谢物产生的贡献进行量化。相比之下,在动态实验中,系统尚未达到稳定状态,此时的流量是个体代谢反应体内速度。因此,动态流量分析提供了动态标记模式,当与细胞内代谢物浓度结合时,可以量化代谢物流量。作为一个显著的例子,动力学通量揭示了NADPH

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