【基于質譜的分析方法聯用對”代謝組學”進行研究】
代謝組學”研究可分為：“發現代謝組學”和“靶標代謝組學”，兩者共同組成了“代謝組學”研究的“生態系統”。本文將介紹基于質譜的分析方法聯合統計學分析法對“代謝組學”進行研究。質譜能在一個廣泛的動態范圍內保持極高的檢測靈敏度、高度的穩定性、重現性，為“靶標代謝組學”檢測提供了技術保障，而統計學方法可以高效地從大量試驗樣本中對比并可視化差異化表達的代謝產物的實驗數據，對于發現和鑒定生物標志物具有重要的意義。
“代謝組學”是研究生命體中所有代謝產物(小分子化合物)變化規律的科學，通過比較實驗組和對照組中內源性代謝產物的系統性差異來研究生命現象，并揭示其內在規律。這些“代謝組”水平上的差異與生物體在生理、病理、營養、用藥等各種生命過程緊密相關，是生物學過程執行后的最終產物的集合，因而也是各種組學研究中最接近生物表型的一種組學。“代謝組學”是一種典型的用化學手段研究生命科學的組學，從而研究生命的化學基礎。熟悉“中心法則”的研究者都能體會圖1中所展示的“系統生物學”研究思維。
圖1.“代謝組學”與“基因組學”、“轉錄組學”以及“蛋白質組學”的關系。
從圖1的解讀中不難理解，“代謝組學”對研究生命科學是何等重要。有人說“基因組學”是研究“可能發生”哪些生命過程;“轉錄組學”是研究“準備發生”哪些生命過程;“蛋白質組學”是研究“正在發生”哪些生命過程;而“代謝組學”則是研究已經發生了哪些生命過程：因而“代謝組學”最確切地體現了生命過程發生的結果，在疾病診斷、藥物研發、環境科學、食品安全、生物農業、生物能源等方面都發揮著重要作用(圖2)。
圖2.“代謝組學”的一些典型應用領域。
“代謝組學”研究可分為兩類：“發現代謝組學”(也稱“非靶標代謝組學”)和“靶標代謝組學”。“發現代謝組學”的目的是研究實驗組和對照組中有哪些代謝產物有統計學意義上的顯著差異，更多的是從定性和半定量角度發現“代謝組”上的差異，并對具有顯著差異的化合物進行化學結構鑒定。
“靶標代謝組學”的目的則是定量驗證特定代謝產物的表達差異。“靶標代謝組學”的研究
對象是確定的一種或幾種代謝產物，并用大量的試驗樣本進行驗證，由于要進行定量研究，有可能會使用內標來制定標準曲線(絕對定量)。“發現代謝組學”與“靶標代謝組學”相輔
相成，從“發現”到“驗證”，從“無假設”到“假設驅動”，共同組成了“代謝組學”研究的“生態系統”。
硬件部分
“代謝組學”的主流研究工具有氣相色譜/質譜聯用(GC/MS)，液相色譜/質譜聯用(LC/MS)以及核磁共振技術(NMR)。對于“發現代謝組學”，GC/MS和能獲取化合物精確質量數的高分辨LC/TOF(液相色譜/飛行時間質譜)以及不僅能獲取化合物精確質量數，同時還能獲取其二級譜圖的LC/QTOF(液相色譜/四級桿串聯飛行時間質譜)，特別是帶有iFunnel(離子漏斗)技術的高靈敏度LC/QTOF是最優選擇。
毛細管電泳質譜聯用(如CE-TOF或CE-QTOF)也是“發現代謝組學”中重要的研究工具。非極性(或極性弱)的化合物往往用GC更加容易分離，這類化合物因而也常適用于GC/MS分析;而極性強的化合物則更加適合與LC/TOF或LC/QTOF分析;一些離子化的化合物用CE分離會更加容易，因而適合于CE/TOF或CE/QTOF的分析。同一份生物樣本中往往既有非極性(或極性弱)的化合物，也有極性強的化合物和離子化的化合物，因而上述GC/MS、LC/MS和CE/MS等基于質譜的分析方法聯合使用可以最大程度提高代謝物檢測的覆蓋率。
“發現代謝組學”的實驗流程用圖3來展示：從樣本處理，到分離、檢測、分子特征提取、統計學分析、代謝物鑒定以及信號通路分析、生物學意義解釋等。對于“靶標代謝組學”，往往使用GC/MS和LC/QQQ(液相色譜/三重串聯四級桿質譜)進行分析，這類質譜能在一個廣泛的動態范圍內保持極高的檢測靈敏度，其高度的穩定性和重現性為“靶標代謝組學”檢測提供了技術保障。
圖3.“發現代謝組學”的實驗流程。
“靶標代謝組學”的實驗流程用圖4來展示：從樣本處理，到分離、檢測、MRM(多反應監測)定量、統計學分析以及信號通路分析、生物學意義解釋等。相對于質譜技術，核磁共振技術進行代謝組學研究的優勢在于樣品制備過程更加簡單，并能快速地提供未知化合物的結構和定量信息。可以處理的生物樣本也更為廣泛，從液體、膠體到固體組織都可以進行分析。但是，其靈敏度卻比質譜技術要低幾個數量級，所以只能對代謝物含量至少在微摩爾級的代謝物進行檢測。
圖4.“靶標代謝組學”的實驗流程。
圖5.核磁共振波譜儀。
統計學分析、代謝物分子結構鑒定和生物學意義解析是“代謝組學”研究的重點和難點，而
這些問題的解決不僅僅決定于高性能的硬件，更和功能強大的軟件密切相關。
由于代謝產物的變化相對于基因表達和蛋白質表達而言，更加多變，受到環境、營養等各種狀況的影響，因而，無論是“發現代謝組學”還是“靶標代謝組學”，統計學分析都顯得更為重要，Mass Profiler Professional(MPP)這款軟件集成了各種統計學分析方法，可以高效地從大量試驗樣本中對比并可視化差異化表達的代謝產物的實驗數據，以便發現具有統計學意義的差異化表達特征，這對于發現和鑒定生物標志物具有重要的意義。在該軟件中，統計學差異可以通過 ANOVA、PCA、clustering、volcano plot、hierarchical clustering、class predictions或者自行編寫R scripts來實現。
快速、高通量、方便地進行代謝物分子結構的鑒定取決于優秀的代謝產物數據庫和譜庫，全球最著名的商用化數據庫/譜庫資源有：
Fiehn GC/MS Metabolomics Library，由美國UC Davis的著名科學家Dr. Oliver Fiehn Lab開發，包含超過700種代謝產物的基于GC/MS技術的數據庫和譜庫。
METLIN Personal compound database and library，METLIN是美國The Scripps Research Institute著名科學家Dr. Gary Siuzdak Lab開發的基于LC/MS技術的數據庫和譜庫，涵蓋超過2萬7千種化合物，包含超過8千中脂質體。
生物學意義的闡釋對于利用“代謝組學”技術進行生命科學研究、生物標志物的發現等都具
有關鍵意義，而將經過了統計學分析和代謝物鑒定的內源性代謝產物在相關物種的信號通路的進行綜合分析成為了行之有效的手段，Mass Profiler Professional(MPP)可以訪問全球主要的信號通路數據庫，如KEGG和WikiPathway數據庫，并將代謝組學實驗數據在檢索到的信號通路中進行整合和顯示。同時，也會展示其與相關基因、蛋白以及其他代謝產物的網絡關系(圖6)。這將有利于其生物學意義的闡釋。
圖6.“代謝組學”中信號通路分析以及展示與相關基因、蛋白以及其他代謝產物的網絡關系。
“代謝組學”研究涉及到嚴謹的技術和方法，受篇幅所限，本文僅能管中窺豹地淺談其研
究手段，這是正在興起的生命科學研究的新領域，在不久的未來，必將對生命科學研究和相關產業產生深遠的影響。