代謝組學技術(shù)服務-非靶向代謝組學

簡介：
非靶向代謝組學旨在發(fā)現(xiàn)具有差異代謝物及其所處代謝徑。它以組學的視角無偏向性地檢測所有的內(nèi)源性小分子代物,并在代謝層面發(fā)現(xiàn)具有差異的代謝物(潛在的生物標物)及其所處代謝途徑,進而分析和探索引起這種生命現(xiàn)象或病理現(xiàn)象背后的代謝機制。并采用生物信息學手段研究生物受到擾動(如基因改變或環(huán)境變化)后內(nèi)源性代謝物的整體謝特征或變化規(guī)律。與傳統(tǒng)的數(shù)個代謝物測定或靶向代謝組學定量相比,全譜代謝組學的特點在于對所有的內(nèi)源性小分謝物(通常是濃度較高的代謝物)同時進行測定,因此得到的代謝信息更客觀全面，從而避免研究的方向性錯誤。

我們的優(yōu)勢：

• 無便向性，適用于各類型樣本和代謝物；
• 適合于復雜基質(zhì)，單次檢測可獲得更多代謝物和代謝網(wǎng)絡(luò)信息；
• 自建3500+常見物質(zhì)標品數(shù)據(jù)庫+購買各種商業(yè)數(shù)據(jù)庫+公共數(shù)據(jù)庫，超過十萬種代謝物信息；
• 全程人工校對，機器和人工只能輔助，使用保留時間、保留指數(shù)、質(zhì)核比和多級碎片離子信息進行物質(zhì)定性，結(jié)果更準，物質(zhì)數(shù)量更多。

樣本量要求：
 

樣本名稱	最低量	一般量
動物和臨床各類組織樣本	5-10mg	50mg
血樣（血清、血漿和全血）	10μl	50μl
尿樣	10μl	50μl
糞便和腸道內(nèi)容物	10mg	25mg
體液樣本（腦脊液和唾液等）	5-10μl	25μl
植物組織樣本（根、莖、葉、花和果實等）	10mg	50mg
細胞和微生物菌體	1*10^5cells	1*10^6cells
培養(yǎng)基和發(fā)酵液	10μl	50μl

1.數(shù)據(jù)檢查
對所有樣本的總離子流色譜圖（TIC）色譜圖進行可視化檢查，如圖1：


2.數(shù)據(jù)預處理：
講儀器檢測得到的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為通用格式，然后對質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行峰匹配，峰對齊和保留時間校正，得到去卷積的質(zhì)譜數(shù)據(jù)。然后，對來自于同一個物質(zhì)的各個峰數(shù)據(jù)進行歸屬分析。

3.多維統(tǒng)計分析：
對數(shù)據(jù)進行后處理，將處理后的數(shù)據(jù)導入到SIMCA軟件進行多維統(tǒng)計分析，在軟件中首先進行Pareto格式化（par scaling）和平均中心化（mean-centering）處理，然后再進行PCA、PLS-DA和OPLS-DA等多維統(tǒng)計分析。
● 3.1整體PCA分析和組件PLS-DA         
采用SIMCA軟件對整體樣本進行PAC分析（主成分分析），用于解釋和分析各組樣本之間的代謝差異。如圖2：整體PCA分析


對樣本進行PLS-DA分析（偏最小二乘法判別分析），用于分析組間的差異代謝物信息的顯著性，并進行Permutation test （置換檢驗），結(jié)合模式的Q2和R2Y，驗證模型的可靠性。如圖3：組間樣本PLS-DA分析和Permutation test



● 3.2 組件OPLS-DA分析和volcano plot分析
為消除無關(guān)噪音信息及準確獲得兩組樣本間的顯著性差異代謝物信息，我們采用組間OPLS-DA（正交偏最小二乘法判別分析）進行分析，進而獲得OPLS-DA模型和相關(guān)值（VIP值），作為下一步進行差異物定性篩選的參考。并可對OPLS-DA分析的結(jié)果進行Loading Plot 分析和S-plot 分析，另外使用R語言平臺進行Volcano Plot （火山圖）分析。如圖4：組件樣本OPLS-DA分析和volcano plot分析、S-plot分析和Volcano Plot分析
4.單維統(tǒng)計分析
對數(shù)據(jù)進行單維統(tǒng)計分析，dui對數(shù)據(jù)分別jin'xing進行Shapiro Wilk's test、Welch's Test和Wilcoxon Mann-Whitney test（U test）。呈正態(tài)分布的變量則采用Wilk's test結(jié)果，而呈非正態(tài)分布的變量則采用Wilcoxon Mann-Whitney test結(jié)果，綜合得到各變量在各對比組之間的顯著性分析結(jié)果（p-value）

5.差異代謝物定性
多維統(tǒng)計分析（VIP>1）結(jié)合單維統(tǒng)計（p-value<0.05）尋找差異性表達代謝物，
采用軟件人工結(jié)合的方式，使用RT和特征M/Z(GC-MS)或精確分子量和二級質(zhì)譜（LC-MS）與數(shù)據(jù)庫進行逐一對比分析，差異性代謝物的定性方法為：搜索自建的標準物質(zhì)數(shù)據(jù)庫、Fiehn GC/MS Metabolomics RTL Library 、Golm Metabolome Database、Metlin、HMDB、KEGG、Lipid和NIST等商業(yè)數(shù)據(jù)庫。差異物列表示例如表1：組間樣本的差異性代謝物示例

Metabolites	p-value	VIP	FC(A/B)	HMDB	KEGG	Pathway(KEGG)
pyruvic acid	2.16E-03	1.71	-0.51	HMDB00243	C00022	Glycolysis/Gluconegenesis;Citrate cycle(TCA cycle);Pentose phosphate pathway
glucose	4.11E-02	1.82	2.65	HMDB00122	C00031	Glycolysis/Gluconegenesis;Pentose phosphate pathway;Galactose metabolism
gluconic acid	1.52E-02	1.63	0.68	HMDB00625	C00257	Pentose phosphate pathway
mannitol	4.11E-02	1.45	1.47	HMDB00765	C00392	Fructose and mannose metabolsm
dulcitol	2.16E-03	1.74	3.72	HMDB00107	C01697	Galactose metabolism
galactonic acid	2.16E-03	1.96	2.24	HMDB00565	C00880	Galactose metabolism
ethanolamine	2.16E-03	2.10	1.00	HMDB00149	C00189	Glycerophospholopid metabolism

6.相關(guān)性分析
●6.1 Pearson Correlation 分析
為了表征各差異性代謝物之間的（濃度）相關(guān)性，我們會對這些物質(zhì)的定量信息經(jīng)行Pearson Correlation分析。如圖5：差異性代謝物的相關(guān)性矩陣圖

●6.2熱圖分析：
為了表示差異物之間的聚類關(guān)系，我們會對這些物質(zhì)的定量信息進行熱圖分析，如圖6：差異性代謝物的熱圖


7.代謝通路分析
●7.1代謝通路進行歸類分析
我們采用KEGG數(shù)據(jù)庫對每個差異代謝物所屬的代謝通路進行歸類分析，如圖7：差異性代謝物所屬KEGG代謝通路實例


●7.2metametabonanalyst pathway分析
我們用軟件metametabonanalyst對差異性代謝物進行pathway analysis，metabolome view如圖8所示：


Pathway views如表2所示，total表示該途徑所含的代謝物總數(shù)，hits表示該途徑含有差異性代謝物數(shù)，-log（p）表示圖8縱坐標值，impact表示圖8橫坐標值。參數(shù)如表2組間樣本的pathway view所示：

Pathyway	Total	Expected	Hits	Raw p	-log(p)	Holm adjust	FDR	Impact
Pantothenate and CoA biosynthesis	16	0.39402	2	0.05672	2.8695	1	1	0
Zeatin biosynthesis	16	0.39402	2	0.05672	2.8695	1	1	0
Butanoate metabolism	20	0.49252	2	0.08457	2.4702	1	1	0
Alanine,aspartate and glutamate metabolism	21	0.51715	2	0.09208	2.3851	1	1	0
C5-Branched dibasic acid metabolism	4	0.098505	1	0.09504	2.3534	1	1	0
Citrate cycle(TCA cycle)	20	0.49252	1	0.39526	0.9282	1	1	0
Pyruvate metabolism	20	0.49252	1	0.39526	0.9282	1	1	0.1148
Purine metabolism	55	1.3544	2	0.39526	0.9244	1	1	0.065

  1.定制化代謝t通路分析
我們根據(jù)客戶的實驗結(jié)果，集合各方面現(xiàn)有成果，進行定制化的代謝通路分析，如圖9定制化代謝通路分析圖示例：


2.其他定制分析
如s使用Cytoscape軟件對樣本的代謝組、蛋白組、基因組進行關(guān)聯(lián)分析（如圖10），包括但不限于多組學關(guān)聯(lián)分析、多平臺數(shù)據(jù)整合分析等根據(jù)客戶實際要求，我們指定詳細的方案進行科學合理的分析。只要是基于代謝組學技術(shù)的所有統(tǒng)計分析，我們都可以提供高質(zhì)量技術(shù)服務。

企業(yè)簡介：譜領(lǐng)生物是一家專注于代謝組學與生物質(zhì)譜應用技術(shù)研發(fā)服務的高新技術(shù)企業(yè)，由國內(nèi)最早一批開展代謝組學與生物質(zhì)譜研究的資深科學家團隊組建，擁有先進的硬件設(shè)備和卓越的技術(shù)，并匯聚了理論深厚、經(jīng)驗豐富的高技術(shù)專業(yè)人才和管理人才。

主要服務產(chǎn)品分為非靶向代謝組學（傳統(tǒng)優(yōu)勢服務項目）、精準的靶向定量代謝組學（業(yè)內(nèi)最全、特色服務項目）、精細化的脂質(zhì)組學、基于穩(wěn)定性同位素標記技術(shù)的代謝流組學（業(yè)內(nèi)僅有、特色）和領(lǐng)先數(shù)據(jù)分析服務。自建的包含3000+代謝物信息的氣相色譜質(zhì)譜和液相色譜質(zhì)譜代謝物標準品數(shù)據(jù)庫，配合Golm代謝組數(shù)據(jù)庫、Fiehn代謝組數(shù)據(jù)庫、NIST數(shù)據(jù)庫和脂質(zhì)理論庫等商業(yè)和公共數(shù)據(jù)庫，可提供代謝物準確定性定量服務。其中，譜領(lǐng)靶向定量代謝組學技術(shù)服務項目種類最多，形成了品牌，在國內(nèi)居于領(lǐng)軍位置。

2016年，譜領(lǐng)代謝組學技術(shù)服務在行業(yè)內(nèi)率先通過ISO9001:2008質(zhì)量管理體系認證；2017年，譜領(lǐng)生物商標正式獲得國家商標局注冊證書，開啟了品牌戰(zhàn)略步伐。本著“專注、創(chuàng)新、精準、領(lǐng)先”的科學理念，譜領(lǐng)生物持續(xù)創(chuàng)新，致力于為生物醫(yī)藥領(lǐng)域科學研究和產(chǎn)品開發(fā)提供專家級代謝組學整體解決方案。譜領(lǐng)生物在臨床大樣本代謝組學研究，尤其在實驗測試標準化、質(zhì)量控制和數(shù)據(jù)校正等方面擁有豐富的經(jīng)驗。譜領(lǐng)代謝組學平臺已助力客戶發(fā)表了多篇高影響因子論文，數(shù)篇論文影響影子達到30分左右。迄今已為歐美和國內(nèi)兩百多所高校、科研院所、醫(yī)院和企業(yè)提供專家級的代謝組學技術(shù)服務，獲得國內(nèi)外客戶廣泛高度評價。

企業(yè)文化：企業(yè)理念:秉承以學術(shù)研究為核心，以服務體驗為中心，以達到促進學術(shù)研究與學術(shù)創(chuàng)新的最終目的為己任的義務。

價值觀:追求卓越，鼓勵探索。

愿景：提供一流的一站式轉(zhuǎn)化組學方法學研究、方法開發(fā)綜合解決方案。

使命:通過高性價比、高效率的創(chuàng)新型服務和一流售后追蹤服務幫助廣大客戶解決學術(shù)研究上的系統(tǒng)性問題，縮短整個項目周期、降低實驗成本。