药用植物代谢组学的研究进展论文

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1、药用植物代谢组学的研究进展论文【摘要】从技术步骤、分析方法以及实际应用三个方面对当前药用植物代谢组学研究领域的一些理论问题和实践中面临的挑战进行综述。【关键词】药用植物；代谢组学；功能基因组学代谢组学是对生物体内代谢物进行大规模分析的一项技术［1］，它是系统生物学的重要组成部分（如图1所示），药用植物代谢组学主要研究外界因素变化对植物所造成的影响，如气候变化、营养胁迫、生物胁迫，以及基因的突变和重组等引起的微小变化，是物种表型分析最强有力的工具之一。在现代中药研究中，代谢组学在药物有效性和安全性、中药资源和质量控制研究等方面具有重要理论意义和应用价值。另外，在对模式植物突变体文

2、库或转基因文库进行分析之前.freelitaM等［11］总结了各种色谱分离法中经常遇到的技术问题，认为毛细管电泳和气相色谱法由于具有较高的分辨率，已成为代谢组学研究的常规技术手段之一，液相色谱因其适用范围广，应用也相当广泛。TanakaN等［12］用高效液相色谱对样品进行分离，认为使用硅胶基质填充毛细管整体柱的高效液相色谱系统具有用量少、灵敏性高、低压降高速分离等优势；同时，TolstikovV等［13］也使用硅胶填充的毛细管液相色谱方法对聚戊烯醇类异构体进行了有效分离，获得了很好的分辨率。TanakaN等［14］发现二维毛细管液相色谱法的分辨率比传统的高效液相法高10倍。相对

3、于其他色谱方法而言，超临界流体色谱（SFC）是分离疏水代谢物最具潜力的技术之一，特别适用于分离那些传统HPLC难以分析的疏水聚合物，BambaT等［15］通过SFC对聚戊烯醇进行分析，证明其具有较好的分离能力。针对质谱中存在的共洗脱现象，HalketJM等［16］发明了一种适用于GCMS的反褶积系统，对共洗脱的代谢产物进行分离与识别。AharoniA等［17］使用傅立叶变换离子回旋共振质谱（FTICRMS）对非目标代谢物进行分析，快速扫描植物突变样品，获得了一定量的代谢成分。与分离一样，定量能力也是代谢组学研究中的重要因素，其取决于各分析系统的线性范围。傅立叶转换核磁共振

4、（FTNMR)、傅立叶红外光谱（FTIR）以及近场红外光谱法（NIR）等技术由于敏感性低，重复性受共洗脱现象影响较小也被用于检测中。近年来，FTNMR技术常被用于植物代谢组的指纹图谱研究［18］，但由于NMR分析需要样品量较大，分析结果易受污染，GriffinJL［19］发现将统计模式识别与FTNMR相结合可以对代谢物进行全面分析。除FTNMR之外，FTIR通过对有机成分的结构进行常规光谱测定，也可适用于代谢组学的研究，特别是应用于构建代谢组学的指纹图谱。尽管它不能对代谢物进行全面分析，但对具有特定功能的组分却有很好的定量效果，对从工业及食品原材料中分离的代谢混合物

5、也可以进行全面分析，目前，已有学者将其成功地应用于拟南芥［20］和番茄［21］代谢产物指纹图谱的研究中。1.5数据转换为阐明代谢物复杂的线性或非线性关系，需要进行多变量分析，将原始的色谱图数据转换为数字化的矩阵数据，通过对色谱峰鉴定和整合从而进行多变量分析。由于环境等因素的干扰，光谱数据需要通过适当的数据加工方法进行校正，包括：①降低噪声；②校正基线；③提高分辨率；④数据标准化。JonssonP等［22］报道了一种关于GCMS色谱图数据处理的方法，可以对大量代谢产物样品进行有效的识别。2代谢组学中的数据分析方法2.1主成分分析法（PCA）主成分分析法，将实测的多个指标用少数几

6、个潜在的相互独立的主成分指标线性组合来表示，反映原始测量指标的主要信息。使得分析与评价指标变量时能够找出主导因素，切断其他相关因素的干扰，作出更为准确的估量与评价。PCA数据矩阵通常来自于GCMS，LCMS或CEMS，因此将目标代谢产物作为自变量，而相应的代谢产物含量作为因变量，定义与最大特征值方向一致的特征向量为第一主成分，依此类推，PCA便能通过对几个主要成分的分析，从代谢组中识别出有效信息。主成分分析有助于简化分析和多维数据的可视化，但是该方法可能导致一部分有用信息的丢失。2.2层次聚类分析法（HCA）层次聚类分析法也常用于代谢组学的研究中，它是将n个样品分类，计算

7、两两之间的距离，构成距离矩阵，合并距离最近的两类为一新类，计算新类与当前各类的距离。再合并、计算，直至只有一类为止。进行层次聚类前首先要计算相似度（similarity），然后使用最短距离法（NearestNeighbor）、最长距离法（FurthestNeighbor）、类间平均链锁法（Betg/L，为有效降低抗疟药物的成本提供了机遇。经过长期的研究积累，人们对代谢途径的主干部分（为次生代谢提供底物的初生代谢途径）已经基本了解，例如酚类的莽草酸途径，萜类的异戊二烯二磷酸(IPP)途径等。被