代谢组学数据处理方法_主成分分析_阿基业.pdf

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1、481中国临床药理学与治疗学专论中国药理学会主办CN341206/R,ISSN10092501Email:ccpt96@21cn.com2010May;15(5):481-489代谢组学数据处理方法主成分分析阿基业中国药科大学药代动力学重点实验室&代谢组学研究室,南京210009,江苏摘要代谢组学在生命科学领域得到了越来越组学的认识不同,代谢组学被赋予了不同的英文广泛的应用并展现出良好的前景。代谢组学分析名称,如代谢物分析(metaboliteprofiling)、代谢产生的含有大量变量的数据难以用常规方法进行谱分析(

2、metabolicprofiling)、代谢指纹谱分析分析,如何正确分析和解释代谢组学的数据是研(metabolicfingerprinting)等;根据分析的目标化究的关键。本文主要介绍了在代谢组学数据分析合物不同,还可以分为目标化合物分析(targeting中占主导地位的主成分分析基本方法,旨在加强analysis)和(无设定目标的)全谱分析(non-tar代谢组学数据分析的基础知识并规范数据分析的getinganalysis)。无论采用了哪种名称和说法,方法。代谢组学的研究对象都是体内代谢组(metabo关键词代谢组学;主成

3、分分析;偏最小二乘投影lome,即生物样本、系统、组织或细胞中小分子化关联分析;偏最小二乘投影判别分析;正交偏最合物的总称)。不管采用哪种测定方法,应用代谢小二乘投影分析组学技术都可以测定到许多内源性化合物的定性/定量信息。这些信息在输出的谱图上表现为中图分类号:R969.1许多信号峰,在色谱质谱图上表现为不同保留时文献标识码:A间出现色谱峰,在核磁共振谱图上表现为不同化文章编号:10092501(2010)05048109学位移处的色谱信号。每个信号峰都既包含了检测分子的定性/结构信息,也包含了定量信息。以代谢组学(metabolo

4、mics或metabonomics)气相色谱-质谱检测为例,样品中的分子经过数是后基因组学时期新兴的一门学科,代谢组十米长的石英毛细管色谱柱色谱分离后在色谱图学一词虽然常以metabonomics或metabolo上的不同时间出现,输出的总离子流图上的每个mics出现,但多数学者通常并不对其加以严格区色谱峰都包含该物质定性信息(质谱图)和定量信分,绝大多数情况下这两个词被认为包含了等同息(峰高或峰面积),图1。对于特定化合物来说,的意义。根据研究的内容、目的、偏重点和对代谢其定性信息就是该化合物的特征谱图和色谱保留时间,是

5、化合物鉴定的基础;其定量信息就是该化20100311收稿20100424修回合物的色谱响应强度,如峰高、峰面积,是定量比Email:ajiye333@hotmail.com较不同样品或组别之间差异的基础。中国药科大学药物代谢动力学重点实验室&代谢组学研究室副研究员,主要从事药物代谢动力学、代谢组学、代谢性疾病发病机制、与代谢相关的药效或药物毒性的分子机制等方向的研究。482ChinJClinPharmacolTher2010May;15(5)由于每分析一个样品都出现大量(通常数百的众多定量数据所决定,而各个样品之

6、间或者各甚至数千个)色谱峰,这些色谱峰包括氨基酸、脂组样品之间差异的程度取决于上述定量数据。然肪酸、脂、小分子有机酸、核苷、嘌呤化合物、氨类而,由于数据量非常大,采样常规统计分析方法既化合物、糖醇类化合物、神经递质,还有许多暂时难以发现样品之间或各组之间的异同,也难以发无法鉴定的分子。无论是来源于气相色谱-质谱现样品中的哪些变量(分子)造成上述差异。因此(GC/MS)、液相色谱质谱(LC/MS)、核磁共振代谢组学数据需要特殊方法加以分析。通常情况(NMR)波谱,最终所得到的定量数据都将构成一下,可以采用主成分分析(也称模式识别)、聚类分个如

7、表1所示的数据集,该表第一列为样品名/观析、神经元网络分析等方法进行分析,其中应用最[1]测对象(observation);第一行为色谱峰/化合物为广泛的是主成分分析方法。由于主成分分析(即检测变量,variables)或特定保留时间(MS数方法比较抽象,并不为许多代谢组学研究者所熟据)或特定化学位移(NMR数据),对应之处为色悉,本文希望用最简洁、易懂的语言介绍主成分分谱定量数据。这样每个样品的特征就由同一行中析的原理和常规分析方法。图1GC/TOFMS测定血浆和血清的总离子流图A:plasma;B:serum.Thecompounds

8、wereidentifiedas:1,Pyruvate;2,Alanine;3,Hydroxy-acetate;4,Lactate;5,3-Hydroxybutyrate;6,

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