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代谢组学研究:9个需要常念在心的重要问题(第一季)

放大字体  缩小字体 发布日期:2017-09-19
核心提示:新生的、新兴的、年轻的、“连接的基因型和表型之间的联系只是一些这样的“组学”在小分子相关的短语(分子量小于2000道尔顿代谢物)在生物系统,即研究,代谢组学。
  新生的、新兴的、年轻的、“连接的基因型和表型之间的联系只是一些这样的“组学”在小分子相关的短语(分子量小于2000道尔顿代谢物)在生物系统,即研究,代谢组学。目前,由于在该领域的最新进展,代谢组学已经要求大的关注因为它在基础研究如“变”和新的生化途径的研究发现相互作用,显示出巨大的潜力。影响其他领域包括代谢调控、疾病生物标志物的鉴定、个性化医学、临床试验、毒理学、营养基因组学、医学诊断、农业。还包括工业应用,如微生物代谢改良的代谢工程。在这里,试图得到科学界的兴趣和对代谢组学在现有研究领域的应用潜力激发,扩大规模的另一层面向数据的科学导致更好的解释和生物体的功能和行为的理解。尽管如此,在代谢组学中有着优秀的开拓性评论和非常成功的研究,但目前缺乏对这一领域的总结和/或概述。因此,目标受众不仅是从事代谢组学的研究人员,而且是从事当前研究和领域的感兴趣的早期职业研究人员、研究人员、学生和个人。通常情况下,在某些情况下,对出版物的研究设计可以从几个月到几年不等,但如果不全面了解代谢组学的好处和容易实现的情况,那么对该领域的进一步调查可能会被错误地忽略。我试图总结和概括这些努力中“通常”的趋势,找出关键步骤,使这些趋势都适合这些快捷技巧。这篇文章的目的是提供一个关于代谢组学研究的鸟瞰图,可以在一杯咖啡中欣赏,同时为各种有兴趣把这个迷人的领域纳入他们工作的听众提供一个纲要。
 
  提示1:制定一个强大的假设和使用一个好的研究设计
 
  最重要的是启动前的研究有一个很好的问题,你的袖子。这将决定整个代谢组学的工作流程,或管道,这将极大地影响研究的结果。它可以是赠款、方案或资金驱动,但最终的研究目标必须是解决未来应用的科学挑战,并与工作假设一样好。此外,重要的是要认识到,代谢组学可以帮助解决生物学问题在手和假设产生足以把双刃剑。假设选择决定哪些技术、代谢产物的来源,如适当的生物,并使用方法(目标与非目标)进行代谢组学研究。研究设计可能是挑战性的、痛苦的、容易出错的,就像任何科学研究一样。然而,仔细研究,及时规划,可以提前计划好的。这也将有助于有效的执行力分析进行统计验证的数据提供必要的维。对样本量的考虑,因此,非常重要的。例如,在研究设计的本质是随机的,一个程序,随机确定实验材料的配置和实验运行秩序,或正交,从而避免从未知和已知来源的变化的影响。有些方法可以成为不利的问题,如堵塞、复制、比较、析因设计和研究,可以规避。事实上,免费和付费的实验设计(不)软件产品可如SAS(SAS研究所,卡里,NC),JMP(SAS研究所,卡里,NC)、Modde(Umetrics,金纳伦,NJ),设计专家(statease,明尼阿波利斯,MN)和其他提供信息的质量和易用性之间的一种折衷。
 
  提示2:选择合适的平台提供给你
 
  通常情况下,用户可以选择质谱(MS)或光谱基础平台研究metabolomes。对于MS基础代谢组学,气相色谱(GC)、液相色谱(LC)和毛细管电泳(CE)已被证明能产生最好的结果。然而,离子迁移质谱(IMS)[ 2 ]和具体应用如金属组学,电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)[ 3 ]提供了各种类型的研究令人兴奋的结果。在其他平台,傅里叶变换离子回旋共振质谱(FT-ICR)以其分辨力值超过1000000,一个小于1 ppm误差高质量准确度高,检测限,动态范围10000更好的碎片,和MSN的能力可以提供巨大的潜在代谢组学应用[ 4 ]。可用性对用户的理想平台,解决(如qtofs)和更好的量化的敏感性(qtraps)、模式(化学电离,电子碰撞,或电子喷雾)等,将有助于解决的研究解决方案。非针对性的代谢组学方法在科学发现[ 5 ]的巨大潜力。然而,多个平台如MS和NMR最近的整合显示在更多免费的方式[ 6 ]扩大代谢组有更大的承诺。值得一提的是,断字和增加维度或联用,其复杂性和艰巨性数据乘以做下游加工时间和专业知识方面的人力和软件要求。此外,拉曼光谱和傅立叶变换红外光谱等方法也在代谢组学中得到了应用。必须在确定大量代谢物和可靠定量少量代谢物之间找到平衡。除了选择正确的平台、熟练的人力、操作技能和仪器故障排除、产生良好的质量数据、避免“垃圾进、出垃圾”现象外,同样重要。
 
  技巧3:根据代谢组标准倡议(MSI)指南收集和处理样品
 
  样品的选择、制备或处理、淬火、贮存、处理和提取都是获得质量代谢组数据的重要步骤。在每个步骤中引起的变化将影响获取数据集的巨大差异。包括适当的内部标准,可仪器或化学类相关,保留指数的标准,代谢组学测试的混合物,无论是商业或混合样品,质量控制(QC)是重要的有。研究中可能出现的其他因素包括数据采集、批量变化和仪器健康等因素。很多时候,在样品收集的这一步,需要进行同位素标记。为了将活生物体加工成生物流体、整个溶胞体或提取物,方法可能不同。新陈代谢对储存不稳定的中间产物可能是一个挑战。在这个阶段,必须有一个想法,要么有技术复制(仪器或样本明智的),或有条件的(即生物)复制,以了解人口的变化,独立采样,并有足够的重复进行统计功率分析。在代谢组学标准的主动形式帮助指南(MSI)的代谢组学协会(http://metabolomicssociety.org/)提出了[ 7, 8 ]。即使组织元数据在调查/研究/分析的形式(制表符分隔的(isa-tab)格式[ 9 ]会帮助而进行代谢组学研究遵循的最基本的要求。这些标准仍在与社区驱动的倡议一起发展[ 10 ]。
 
  提示4:为数据预处理和注释选择工具
 
  根据数据集是从MS、串联MS或光谱平台获得的,软件工具可以是相似的或显着不同的。例如,ProteoWizard Tools(http://proteowizard.sourceforge.net/tools.shtml)命令行工具提供,转换为各种格式的文件在MS比较流行和方便的格式如msconvert。mzzml,。mzml,和供应商特定的商业工具。CDF时不提供普遍可读的格式获得数据集。大量的辅助工具可以从omictools(HTTP:/ / omictools .com /),fiehn实验室资源(HTTP:/ / fiehnlab。加州大学戴维斯分校.edu /),和代谢组学等社会资源页(http://metabolomicssociety.org/resources/metabolomics-databases)等等。该软件既可以是商业的,也可以是平台供应商或其他供应商提供的,也可以是免费的。网络服务器,如metaboanalyst [ 11 ],xCms(http://metlin.scripps.edu/xcms/)[ 12 ]和它的在线版本xCms在线[ 13 ],和工具如MZmine(http://mzmine.sourceforge.net/)LC-MS数据集[ 14 ]只是一些可供数据处理和标注的免费软件。基于数据集的GC-MS,美国国家标准与技术研究所(NIST)提供免费下载的软件,去卷积AMDIS(自动质谱解卷积和识别系统)是一个很好的起点。其他处理和标注工具是在C++中实现。NET平台,python,java,或者在其他的商业工具,如MATLAB操作在Linux或Windows平台-这是另一个层面的挑战,可以在数据分析和分析的影响。例如,对于代谢产物鉴定,化学和质谱数据库如METLIN,HMDB,求助区,识别,和KEGG是非常有价值的。设定的方针”的七条黄金法则”[ 15 ]和破碎的树的方法如mzcloud(https://www.mzcloud.org/)是基于MS / MS数据注释不可或缺的工具。R(https://www.r-project.org/)已采取中心舞台为统计计算和无数的包开发的数据分析和可视化图形自由软件;该软件符合和运行在多种UNIX平台上,以及在Windows和MacOS系统。随着分析平台、质谱技术、数据采集质量和数据量的进步,代谢组学工具中的新资源和工具正在开发中[ 16 ]。尽管如此,供应商开发的商业工具在数据收集和荟萃分析中非常有用,因为所有特性都包含在一个软件套件中,但这些工具可能需要考虑更高的价格上限。后的数据采集、数据转换、归一化,定心,和缩放通常需要使数据适合后续统计分析[ 17 ]以及摆脱批次变化,分析和其他系统的变化引起的样品制备和数据收集过程。
 
  提示5:你的统计分析和解释或咨询!
 
  统计咨询是必要的和不可避免的。研究人员建议执行一个先验的功率计算,因为失败可能导致令人失望的结果[ 18 ]。根据样本,研究者可以选择参数(一个和两个样本t检验)或非参数(Wilcoxon符号秩和Mann-Whitney检验)比较两个样本测试。以上两个样本,研究人员可以使用单因素方差分析和多因素方差分析或分析一个错误发现率(FDR)引导和Bonferroni或Benjamini Hochberg(BH)的修正。降维,利用多元的工具,如主成分分析(PCA)和正交偏线性判别分析(o-plsda)。有趣的是,最近更新的上述计算和统计方法的状态被提出[ 19 ]。这些工具可以用于检测和清除出肝脏成才。对于样本和代谢物分组,以及层次聚类,可以使用k-均值聚类和自组织(SOM)映射。此外,有关于如何避免在代谢组学中发现错误的指导方针[ 20 ]。统计编程语言如R(http:/ / www.r-project。org /),更特别的是Bioconductor(https://www.bioconductor.org/)和R(http:/ / www.rstudio工作室。com),已在改变近年来代谢组学统计计算景观特别有帮助。随着新的编程语言进入统计计算,代谢组学数据分析和解释继续变得更容易执行。
 
 
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