代谢组分析：从理论到实践的全面指南

代谢组分析：从理论到实践的全面指南

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/Da_gan/article/details/144967747

代谢组分析（Metabolomics）概述

代谢组分析是通过检测和分析生物体中所有小分子代谢物（metabolites，如糖、脂质、氨基酸、有机酸等）的组成和变化，研究生物系统在生理、病理或环境条件下的代谢状态和动态变化的科学技术。代谢物是基因组、转录组和蛋白组功能的最终表达，因此代谢组分析被认为是生物学研究的最后一个层次，提供了最接近表型的信息。

代谢组分析的特点

1. 全面性：目标是覆盖尽可能多的代谢物。
2. 动态性：反映生物体实时的生理状态，代谢物水平对环境、疾病等刺激变化非常敏感。
3. 复杂性：代谢物种类繁多，分子量范围大（从小分子如水到大分子如脂肪酸）。
4. 多样性：不同生物体、组织或细胞类型中的代谢物种类和浓度差异显著。

代谢组分析的研究目标

1. 生物标志物发现：用于疾病诊断、预测和治疗效果评估。
2. 代谢通路解析：揭示细胞或组织内代谢网络的动态变化。
3. 疾病机制研究：探索代谢紊乱与疾病发生发展的关系。
4. 药物研发：研究药物代谢及其与内源性代谢的相互作用。
5. 个性化医学：通过代谢特征预测个体对治疗或药物的响应。

代谢组分析的技术平台

代谢组分析技术分为靶向代谢组学和非靶向代谢组学。两者根据研究目的选择不同的技术平台。

核磁共振波谱（NMR）

• 原理：基于原子核（如氢-1、碳-13）在磁场中的共振行为。
• 特点：
• 定量准确，无需标记。
• 可重复性高。
• 分析灵敏度相对较低。
• 适用场景：
• 定量研究。
• 分析生物液体（如血浆、尿液）或细胞提取液。

质谱（Mass Spectrometry, MS）

• 原理：通过测量代谢物的质荷比（m/z）进行分子鉴定。
• 常用质谱类型：
• 气相色谱质谱（GC-MS）：适合挥发性和热稳定代谢物。
• 液相色谱质谱（LC-MS）：适合复杂和不易挥发的代谢物。
• 静电喷雾质谱（ESI-MS）：适合极性和大分子代谢物。
• 飞行时间质谱（TOF-MS）：提供高分辨率和精确质量信息。
• 特点：
• 灵敏度高，检测范围广。
• 需要复杂的前处理步骤。
• 数据分析复杂。

联用技术

• 气相色谱-质谱联用（GC-MS）：分离效率高，适合分析挥发性代谢物如脂肪酸、有机酸。
• 液相色谱-质谱联用（LC-MS）：分离能力强，适合分析多种极性代谢物。
• 气相色谱-核磁共振联用（GC-NMR）：结合了分离和结构解析能力。
• 超高效液相色谱-质谱联用（UHPLC-MS）：用于分析复杂混合物，分离和分辨率更高。

代谢组分析的实验流程

样本准备

• 样本类型：
• 生物液体：血液、尿液、唾液等。
• 组织：肝脏、脑组织等。
• 细胞或培养基：用于体外实验。
• 样本处理：
• 冷冻保存以避免代谢变化。
• 去蛋白、提取和浓缩代谢物。

数据采集

使用NMR或MS等技术平台获得原始谱图或信号。

数据处理

信号去噪、基线校正、峰提取和对齐。鉴定代谢物的化学结构和分子式。

数据分析

• 统计分析：
• 主成分分析（PCA）：降维分析，发现样本间差异。
• 偏最小二乘判别分析（PLS-DA）：建立分类模型。
• 代谢通路分析：
• 基于代谢物数据库（如KEGG、MetaboAnalyst）绘制代谢通路。
• 识别显著变化的代谢通路。

生物学解释

结合实验结果与已有文献，分析代谢物与疾病、环境因素的关系。

代谢组分析的研究方向

1. 医学领域

• 疾病诊断：筛选癌症、糖尿病、心血管疾病的代谢标志物。
• 个体化治疗：根据患者的代谢特征优化治疗方案。
• 药物代谢研究：研究药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程。

2. 农业与食品科学

• 作物改良：研究植物代谢网络，提高产量或抗逆性。
• 食品质量控制：检测食品中的代谢物（如香味、色素）。

3. 环境科学

• 污染物代谢：研究微生物如何降解环境污染物。
• 生态系统代谢：分析生态系统中不同物种的代谢网络。

4. 合成生物学

• 代谢工程：通过代谢组分析优化工业微生物代谢产物的合成。

代谢组分析的优势与挑战

优势

• 高灵敏度和动态性：反映代谢水平的快速变化。
• 生物学相关性：提供最接近表型的数据。
• 广泛适用性：可应用于多种样本和研究领域。

挑战

• 代谢物覆盖率：难以全面覆盖所有代谢物。
• 标准化：样本处理、仪器性能和数据分析需要统一标准。
• 复杂数据分析：需要多种统计和生物信息学工具。
• 代谢物鉴定难度：许多代谢物的化学结构仍未明确。

总结

代谢组分析作为系统生物学的重要组成部分，能有效揭示代谢动态和功能网络。结合基因组、转录组、蛋白组等多组学数据，可以从多层次解析生物系统的运行机制，为疾病研究、个性化医学和生物工程提供重要支持。

从头处理流程

以下是以代谢组学 LC-MS 数据为例，从原始文件到分析的代码流程。

1. 原始数据转换与质量控制

使用 ProteoWizard 工具（如 msconvert）将原始数据文件（例如 .raw）转换为 .mzML 格式。

命令行示例：

msconvert sample.raw --mzML --filter "peakPicking true 1-"

2. 峰提取、对齐与归一化

R代码：使用 XCMS 处理

library(xcms)
library(CAMERA)
# 1. 导入数据路径
raw_files <- list.files("path_to_mzML", full.names = TRUE, pattern = ".mzML$")
# 2. 创建xcmsSet对象（峰提取）
xset <- xcmsSet(raw_files)
# 3. 峰对齐
xset <- group(xset)
# 4. 填补缺失峰
xset <- fillPeaks(xset)
# 5. 提取峰表
peak_table <- peakTable(xset)
write.csv(peak_table, "processed_peaks.csv")

3. 数据标准化与预处理

Python代码：标准化与批次效应校正

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 导入峰表数据
data = pd.read_csv("processed_peaks.csv")
# 2. 填补缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
# 3. 标准化数据（Z-score）
scaler = StandardScaler()
data_scaled = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(data.iloc[:, 1:]), columns=data.columns[1:])
# 4. 可视化批次效应
sns.boxplot(data=data_scaled)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

4. 统计分析

差异代谢物筛选（t检验或ANOVA）

from scipy.stats import ttest_ind
# 假设数据分组信息在 'Group' 列
groups = data['Group']
group1 = data_scaled[groups == 'Group1']
group2 = data_scaled[groups == 'Group2']
# t检验
p_values = [ttest_ind(group1[col], group2[col]).pvalue for col in group1.columns]
significant_features = [col for col, p in zip(group1.columns, p_values) if p < 0.05]
print("Significant features:", significant_features)

降维分析（PCA）

from sklearn.decomposition import PCA
# PCA分析
pca = PCA(n_components=2)
pca_result = pca.fit_transform(data_scaled)
# 可视化
sns.scatterplot(x=pca_result[:, 0], y=pca_result[:, 1], hue=groups)
plt.title("PCA Analysis")
plt.show()

5. 代谢物鉴定

代谢物鉴定通常通过比对数据库（如 HMDB、KEGG）进行。推荐工具包括 MetFrag、mzCloud 或 MetaboAnalystR。

使用 MetaboAnalystR 进行代谢物鉴定

library(MetaboAnalystR)
# 初始化对象
mSet <- InitDataObjects("spec", "stat", FALSE)
# 导入数据
mSet <- Read.TextData(mSet, "processed_peaks.csv")
# 执行代谢物鉴定
mSet <- PerformPeakAnnotation(mSet, lib = "hmdb", polarity = "positive")
ViewMetabolites(mSet)

6. 代谢通路分析

R代码：使用 MetaboAnalystR

# 通路分析
mSet <- PerformPathwayAnalysis(mSet, "hsa")  # "hsa" 代表人类通路
ViewPathway(mSet)

Python代码：使用 gseapy 库

import gseapy as gp
# 代谢物列表
metabolite_list = significant_features
# KEGG通路富集分析
enrich_results = gp.enrichr(gene_list=metabolite_list, gene_sets='KEGG_2019_Human')
enrich_results.results.head()

总结

• 前处理：包括峰提取、对齐、归一化，是数据质量的基础。
• 统计分析：识别显著差异代谢物。
• 代谢物鉴定：将特征比对到代谢物数据库。
• 通路分析：揭示代谢物之间的生物学关系。