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基于质谱的多尺度代谢组学方法及其在生物和临床研究中的应用

期刊:science bulletinDOI:10.1016/j.scib.2023.08.047

本文档属于类型b,即一篇科学综述文章。以下是对该文档的详细介绍:

作者与机构:本文的主要作者包括Ziyi Wang、Hongying Zhu和Wei Xiong,他们分别来自中国科学技术大学第一附属医院神经内科、生命科学与医学部、微尺度物质科学国家研究中心,以及安徽省生物医学影像与智能处理重点实验室等机构。

发表时间与期刊:该综述文章于2023年发表在《Science Bulletin》第68卷上。

主题:本文的主题是基于质谱的多尺度代谢组学方法及其在生物和临床研究中的应用。文章全面回顾了传统和创新的代谢组学技术,并重点介绍了这些技术在生物和临床研究中的突破性应用。

主要观点与论据

  1. 代谢组学的发展与背景: 代谢组学是20世纪末兴起的一个新兴领域,旨在全面分析生物体中的代谢物。随着分析方法和数据处理的快速发展,代谢组学在过去几十年取得了显著进展。文章指出,液相色谱质谱(LC-MS)、气相色谱质谱(GC-MS)、毛细管电泳质谱(CE-MS)和核磁共振(NMR)等技术是代谢组学分析的基石。然而,单细胞或单细胞器水平的代谢分析仍然具有挑战性。近年来,单细胞和单细胞器代谢分析技术的发展为研究细胞和细胞器内部的复杂机制提供了深刻的见解。

  2. 传统代谢组学技术: 文章详细介绍了传统代谢组学技术,包括LC-MS、GC-MS、CE-MS和NMR。这些技术通过不同的分离和检测方法,能够对细胞、组织等样本进行代谢物分析。特别是NMR技术,由于其能够提供代谢物的全面信息和结构细节,在生物体液分析中具有独特的优势。文章还讨论了这些技术的优缺点,以及它们在代谢组学研究中的应用场景。

  3. 单细胞代谢组学技术: 单细胞代谢组学是近年来代谢组学领域的重要进展之一。文章介绍了几种单细胞代谢组学技术,包括基于纳米电喷雾电离质谱(nanoESI-MS)的单细胞质谱(SCMS)技术、基于毛细管电泳质谱(CE-MS)的单细胞代谢组学技术,以及基于基质辅助激光解吸电离质谱成像(MALDI-MSI)的单细胞代谢组学技术。这些技术能够在单细胞水平上实时、原位地分析代谢物,揭示细胞间的代谢异质性。文章还讨论了这些技术的优缺点及其在生物研究中的应用。

  4. 单细胞器代谢组学技术: 单细胞器代谢组学技术是代谢组学领域的另一重要进展。文章介绍了基于纳米电喷雾电离质谱(nanoESI-MS)的单溶酶体质谱(SLMS)技术,该技术能够在单溶酶体水平上分析代谢物,揭示细胞器内部的代谢异质性。文章还讨论了这些技术在研究细胞器功能和代谢调控中的应用。

  5. 空间代谢组学技术: 空间代谢组学技术通过质谱成像(MSI)实现对组织切片中代谢物的高分辨率原位分析。文章介绍了几种常用的MSI技术,包括解吸电喷雾电离质谱成像(DESI-MSI)、基质辅助激光解吸电离质谱成像(MALDI-MSI)和二次离子质谱成像(SIMS-MSI)。这些技术能够在三维空间中直接表示代谢物的分布和变化,为研究组织代谢提供了新的视角。文章还讨论了这些技术在生物和临床研究中的应用。

  6. 代谢组学数据的分析方法: 代谢组学产生的大量复杂数据需要借助先进的分析方法进行处理。文章介绍了常用的代谢组学数据分析软件和算法,包括XCMS、MZmine和MetAlign等。这些软件能够对原始质谱数据进行基线校正、噪声过滤、峰提取和峰对齐等预处理操作。此外,文章还讨论了多变量统计分析、机器学习算法和三维重建技术在代谢组学数据分析中的应用。

  7. 代谢组学在生物研究中的应用: 文章详细介绍了代谢组学技术在生物研究中的应用,包括发育、学习与记忆、细胞分化和衰老等过程。通过单细胞代谢组学技术,研究人员能够揭示细胞间的代谢异质性及其在多种生物过程中的关键作用。文章还讨论了代谢组学技术在发现新代谢途径、确定细胞分化命运、通过调节代谢进行抗衰老干预等方面的应用。

  8. 代谢组学在临床研究中的应用: 代谢组学技术在临床研究中的应用也取得了显著进展。文章介绍了代谢组学技术在手术决策、病理分析、神经退行性疾病研究、治疗药物监测和新生儿筛查等方面的应用。特别是基于质谱成像的术中代谢分析技术,能够为外科医生提供实时的代谢信息,帮助他们做出更准确的决策。文章还讨论了代谢组学技术在神经退行性疾病(如阿尔茨海默病、帕金森病和亨廷顿病)研究中的应用,以及其在发现疾病标志物和开发新治疗方法中的潜力。

意义与价值: 本文全面回顾了代谢组学技术的发展及其在生物和临床研究中的应用,展示了代谢组学在揭示生物过程和疾病机制中的重要作用。文章不仅总结了传统代谢组学技术的优缺点,还重点介绍了单细胞、单细胞器和空间代谢组学技术的最新进展。这些技术的应用为研究细胞代谢异质性、发现新代谢途径、开发疾病标志物和治疗方法提供了新的视角和工具。此外,文章还讨论了代谢组学数据分析方法的最新进展,为处理复杂代谢组学数据提供了新的思路。本文为代谢组学领域的研究人员和临床医生提供了全面的参考,推动了代谢组学技术在生物和临床研究中的进一步应用和发展。

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