WikiDer > Метаболом

Metabolome
Общая схема, показывающая отношения геном, транскриптом, протеом, и метаболом (липидом).

В метаболом относится к комплектации малая молекула химические вещества, обнаруженные в биологическом образце.[1] Биологический образец может быть ячейка, сотовый органелла, орган, а ткань, тканевый экстракт, биожидкость или весь организм. В малая молекула химические вещества, обнаруженные в данном метаболоме, могут включать как эндогенные метаболиты которые естественным образом производятся организм (такие как аминокислоты, органические кислоты, нуклеиновые кислоты, жирные кислоты, амины, сахара, витамины, кофакторы, пигменты, антибиотикии т. д.), а также экзогенные химические вещества (например, лекарства, загрязнители окружающей среды, пищевые добавки, токсины и другие ксенобиотики), которые организм не производит естественным образом.[2][3]

Другими словами, существует как эндогенный метаболом, так и экзогенный метаболом. Эндогенный метаболом может быть дополнительно подразделен на «первичный» и «вторичный» метаболомы (особенно, когда речь идет о метаболомах растений или микробов). А первичный метаболит принимает непосредственное участие в нормальном росте, развитии и воспроизводстве. А вторичный метаболит не участвует непосредственно в этих процессах, но обычно выполняет важную экологическую функцию. Вторичные метаболиты может включать пигменты, антибиотики или отходы, полученные из частично метаболизированных ксенобиотики. Исследование метаболома называется метаболомика.


Происхождение

Слово метаболом, похоже, представляет собой смесь слов "метаболит" и "хромосома". Это было построено таким образом, чтобы метаболиты косвенно кодируются генами или действуют на гены и генные продукты. Термин «метаболом» впервые был использован в 1998 году. [1][4] и, вероятно, был придуман для соответствия существующим биологическим терминам, относящимся к полному набору генов ( геном), полный набор белков ( протеом) и полный набор стенограмм ( транскриптом). Первая книга о метаболомика был опубликован в 2003 году.[5] Первый журнал, посвященный метаболомике (называвшийся просто «Метаболомика»), был запущен в 2005 году и в настоящее время редактируется проф. Рой Гудакр. Некоторые из наиболее важных ранних работ по анализу метаболома перечислены в приведенных ниже ссылках.[6][7][8][9]

Измерение метаболома

Метаболом отражает взаимодействие между геномом организма и окружающей его средой. В результате метаболом организма может служить отличным датчиком его фенотип (то есть продукт его генотип и его окружение). Метаболиты могут быть измерены (идентифицированы, количественно оценены или классифицированы) с использованием ряда различных технологий, включая ЯМР-спектроскопия и масс-спектрометрии. Наиболее масс-спектрометрии (MS) методы должны быть связаны с различными формами жидкостная хроматография (LC), газовая хроматография (GC) или капиллярный электрофорез (CE) для облегчения разделения соединений. Каждый метод обычно позволяет идентифицировать или охарактеризовать 50-5000 различных метаболитов или «характеристик» метаболитов одновременно, в зависимости от используемого инструмента или протокола. См. Рисунок 2 для иллюстрации взаимосвязи между различными аналитическими методами и их чувствительностью. В настоящее время невозможно проанализировать весь спектр метаболитов одним аналитическим методом.

Спектроскопия ядерного магнитного резонанса (ЯМР) это метод аналитической химии, который измеряет поглощение радиочастота излучение определенных ядер, когда молекулы, содержащие эти ядра, помещаются в сильную магнитные поля. Частота (т.е. химический сдвиг), при котором данный атом или ядро ​​поглощает, сильно зависит от химического окружения (связывания, химической структуры ближайших соседей, растворителя) этого атома в данной молекуле. Картины поглощения ЯМР дают "резонансные" пики на разных частотах или с разными химическими сдвигами - этот набор пиков называется Спектр ЯМР. Поскольку каждое химическое соединение имеет различную химическую структуру, каждое соединение будет иметь уникальный (или почти уникальный) Спектр ЯМР. В результате ЯМР особенно полезен для характеристики, идентификации и количественного определения небольших молекул, таких как метаболиты. Широкое использование ЯМР для «классических» исследований метаболизма, наряду с его исключительной способностью работать со сложными смесями метаболитов, вероятно, является причиной того, что ЯМР был одной из первых технологий, широко применяемых для рутинных измерений метаболома. В качестве аналитического метода ЯМР является неразрушающим, непредвзятым, легко поддающимся количественной оценке, требует небольшого разделения или не требует его совсем, позволяет идентифицировать новые соединения и не требует химической дериватизации. ЯМР особенно подходит для обнаружения соединений, которые менее поддаются ЖХ-МС анализ, такой как сахара, амины или летучие жидкости или ГХ-МС анализ, например, большие молекулы (> 500 Да) или относительно инертные соединения. ЯМР - не очень чувствительный метод с нижним пределом обнаружения около 5 мкМ. Обычно с помощью метаболомных исследований на основе ЯМР можно идентифицировать от 50 до 150 соединений.

Масс-спектрометрии аналитический метод, который измеряет отношение массы к заряду молекул. Молекулы или молекулярные фрагменты обычно заряжаются или ионизируются путем распыления их через заряженное поле (ионизация электрораспылением), бомбардируя их электронами от горячей нити накала (электронная ионизация) или обстреливать их лазером, когда они помещаются на пластины со специальным покрытием (матричная лазерная десорбционная ионизация). Затем заряженные молекулы перемещаются в космос с помощью электродов или магнитов, и их скорость, скорость кривизны или другие физические характеристики измеряются для определения их отношение массы к заряду. По этим данным можно определить массу исходной молекулы. Дальнейшая фрагментация молекулы посредством контролируемых столкновений с молекулами газа или электронами может помочь определить структуру молекул. Очень точные измерения массы также могут использоваться для определения элементных формул или элементного состава соединений. Большинство форм масс-спектрометрии требуют некоторой формы разделения с использованием жидкостная хроматография или же газовая хроматография. Эта стадия разделения требуется для упрощения получаемых масс-спектров и для более точной идентификации соединений. Немного масс-спектрометрии методы также требуют, чтобы молекулы были дериватизированы или химически модифицированы так, чтобы они были более пригодны для хроматографический разделение (особенно это касается ГХ-МС). В качестве аналитического метода МС - очень чувствительный метод, для которого требуется очень мало образца (<1 нг материала или <10 мкл биожидкости) и который может генерировать сигналы для тысяч метаболитов из одного образца. Инструменты МС также можно настроить для проведения высокопроизводительных анализов метаболома (от сотен до тысяч образцов в день). Количественная оценка метаболитов и характеристика новых структур соединений сложнее с помощью МС, чем с помощью ЯМР. ЖХ-МС особенно подходит для обнаружения гидрофобных молекул (липиды, жирные кислоты) и пептиды пока ГХ-МС лучше всего подходит для обнаружения маленькие молекулы (<500 Да) и легколетучие соединения (сложные эфиры, амины, кетоны, алканы, тиолы).

в отличие от геном или даже протеом, метаболом - это очень динамичный объект, который может резко меняться за секунды или минуты. В результате растет интерес к измерению метаболитов за несколько периодов времени или за короткие промежутки времени с использованием модифицированных версий метаболомики на основе ЯМР или МС.

Базы данных метаболома

Поскольку метаболом организма во многом определяется его геном, разные виды будут иметь разные метаболомы. Действительно, тот факт, что метаболом помидора отличается от метаболома яблока, является причиной того, почему эти два фрукта так разные на вкус. Кроме того, разные ткани, разные органы и биожидкости связанные с этими органами и ткани также могут иметь совершенно разные метаболомы. Дело в том, что разные организмы и разные ткани/биожидкости наличие таких разных метаболомов привело к развитию ряда баз данных метаболомов, специфичных для организмов и биожидкостей. Некоторые из наиболее известных баз данных метаболомов включают База данных метаболома человека или HMDB,[10] База данных метаболома дрожжей или же YMDB,[11] то База данных метаболомов E. coli или же ECMDB,[12] база данных метаболома арабидопсиса или AraCyc [13] а также База данных метаболома мочи,[14] то Спинномозговая жидкость (CSF) База данных метаболома [15] и База данных метаболомов сыворотки.[16] Последние три базы данных относятся к биожидкости человека. Также существует ряд очень популярных баз данных общих метаболитов, включая КЕГГ,[17] MetaboLights,[18] то База данных метаболома Голма,[19] MetaCyc,[20] Липидные карты [21] и Метлин.[22] Базы данных метаболомов можно отличить от баз данных метаболитов в том, что базы данных метаболитов содержат слегка аннотированные или синоптические данные метаболитов от нескольких организмов, в то время как базы данных метаболомов содержат подробные и часто упоминаемые химические, метаболические, спектральные данные и данные о концентрации метаболитов для конкретных организмов.

База данных метаболизма человека

В База данных метаболома человека это свободно доступная база данных с открытым доступом, содержащая подробные данные о более чем 40 000 метаболитов, которые уже идентифицированы или могут быть обнаружены в организме человека. В HMDB содержит три вида информации: 1) химическую информацию, 2) клиническую информацию и 3) биохимическую информацию. Химические данные включают> 40 000 структур метаболитов с подробными описаниями, обширной химической классификацией, информацией о синтезе и наблюдаемыми / рассчитанными химическими свойствами. Он также содержит около 10 000 экспериментально измеренных ЯМР, ГХ-МС и ЖХ / МС спектры более 1100 различных метаболитов. Клиническая информация включает данные о> 10 000 метаболит-биожидкость концентрации, информация о концентрации метаболитов для более чем 600 различных заболеваний человека и данные о путях распространения более 200 различных врожденных ошибок метаболизма. Биохимическая информация включает около 6000 последовательностей белков (и ДНК) и более 5000 биохимических реакций, связанных с этими записями метаболитов. В HMDB поддерживает широкий спектр онлайн-запросов, включая поиск по тексту, поиск по химической структуре, поиск по сходству последовательностей и поиск по спектральному сходству. Это делает его особенно полезным для исследователей метаболомики, которые пытаются идентифицировать или понимать метаболиты в клинических метаболомных исследованиях. Первая версия HMDB был выпущен 1 января 2007 г. и был составлен учеными из Университет Альберты и Университет Калгари. На тот момент они сообщили данные о 2500 метаболиты, 1200 лекарственных препаратов и 3500 пищевых компонентов. С тех пор эти ученые значительно расширили коллекцию. Последняя версия HMDB (версия 3.5) содержит> 16 000 эндогенных метаболитов,> 1500 лекарств и> 22 000 пищевых компонентов или пищевых метаболитов.[23]

Метаболомы биожидкостей человека

Ученые из Университет Альберты систематически характеризовали определенные метаболомы биожидкостей, включая метаболом сыворотки,[16] метаболом мочи,[14] то спинномозговая жидкость (CSF) метаболом [15] и метаболом слюны. Эти усилия включали как экспериментальный метаболомный анализ (включая ЯМР, ГХ-МС, ИСП-МС, ЖХ-МС и ВЭЖХ анализы), а также обширный литературный поиск. По их данным, метаболом человеческой сыворотки содержит не менее 4200 различных соединений (включая множество липидов), метаболом мочи человека содержит не менее 3000 различных соединений (включая сотни летучих и кишечных микробных метаболитов), человеческий CSF метаболом содержит около 500 различных соединений, в то время как метаболом слюны человека содержит около 400 различных метаболитов, включая многие бактериальные продукты.

База данных метаболомов дрожжей

В База данных метаболомов дрожжей это свободно доступная онлайн-база данных, содержащая> 2000 низкомолекулярных метаболитов, обнаруженных или произведенных Saccharomyces cerevisiae (пекарские дрожжи). В YMDB содержит два вида информации: 1) химическую информацию и 2) биохимическую информацию. Химическая информация в YMDB включает 2027 структур метаболитов с подробными описаниями метаболитов, обширной химической классификацией, информацией о синтезе и наблюдаемыми / рассчитанными химическими свойствами. Он также содержит около 4000 ЯМР, ГХ-МС и ЖХ / МС спектры, полученные от более чем 500 различных метаболитов. Биохимическая информация в YMDB включает> 1100 последовательностей белков (и ДНК) и> 900 биохимических реакций. В YMDB поддерживает широкий спектр запросов, включая поиск по тексту, поиск по химической структуре, поиск по сходству последовательностей и поиск по спектральному сходству. Это делает его особенно полезным для исследователей метаболомики, которые изучают дрожжи как модельный организм или ищут способы оптимизации производства ферментированных напитков (вина, пива).

Вторичная ионизация электрораспылением-масс-спектрометрия высокого разрешения SESI-HRMS - это неинвазивный аналитический метод, который позволяет нам контролировать метаболическую активность дрожжей. SESI-HRMS обнаружил около 300 метаболитов в процессе ферментации дрожжей, это говорит о том, что большое количество метаболитов глюкозы не упоминается в литературе.[24].

База данных метаболомов Escherichia coli

В База данных метаболомов E. Coli это свободно доступная онлайн-база данных, содержащая более 2700 метаболитов малых молекул, обнаруженных или произведенных кишечная палочка (Штамм E. coli K12, MG1655). В ECMDB содержит два вида информации: 1) химическую информацию и 2) биохимическую информацию. Химическая информация включает более 2700 структур метаболитов с подробными описаниями метаболитов, обширной химической классификацией, информацией о синтезе и наблюдаемыми / рассчитанными химическими свойствами. Он также содержит около 5000 ЯМР, ГХ-МС и ЖХ-МС спектры более 600 различных метаболитов. Биохимическая информация включает> 1600 последовательностей белков (и ДНК) и> 3100 биохимических реакций, связанных с этими записями метаболитов. В ECMDB поддерживает множество различных типов онлайн-запросов, включая поиск по тексту, поиск по химической структуре, поиск по сходству последовательностей и поиск по спектральному сходству. Это делает его особенно полезным для исследователей метаболомики, которые изучают Кишечная палочка как модельный организм.

Вторичная ионизация электрораспылением (SESI-MS) может различать одиннадцать штаммов E. Coli благодаря профилированию летучих органических соединений.[25].

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б Оливер С.Г., Винсон М.К., Келл Д.Б., Баганц Ф. (сентябрь 1998 г.). «Систематический функциональный анализ генома дрожжей». Тенденции в биотехнологии. 16 (9): 373–8. CiteSeerX 10.1.1.33.5221. Дои:10.1016 / S0167-7799 (98) 01214-1. PMID 9744112.
  2. ^ Уишарт Д.С. (сентябрь 2007 г.). «Текущий прогресс в вычислительной метаболомике». Брифинги по биоинформатике. 8 (5): 279–93. Дои:10.1093 / нагрудник / bbm030. PMID 17626065.
  3. ^ Нордстрём А., О'Майл Дж., Цинь С., Сюздак Г (Май 2006 г.). «Нелинейное сопоставление данных для метаболомики на основе UPLC-MS и HPLC-MS: количественный анализ эндогенных и экзогенных метаболитов в сыворотке крови человека». Аналитическая химия. 78 (10): 3289–95. Дои:10.1021 / ac060245f. ЧВК 3705959. PMID 16689529.
  4. ^ Твиддейл Х, Нотли-МакРобб Л, Ференчи Т (октябрь 1998 г.). «Влияние медленного роста на метаболизм Escherichia coli, как показывает анализ общего пула метаболитов (« метаболома »)». Журнал бактериологии. 180 (19): 5109–16. Дои:10.1128 / JB.180.19.5109-5116.1998. ЧВК 107546. PMID 9748443.
  5. ^ Харриган Г.Г., Goodacre R, ред. (2003). Метаболическое профилирование: его роль в открытии биомаркеров и анализе функций генов. Бостон: Kluwer Academic Publishers. ISBN 978-1-4020-7370-0.
  6. ^ Файн О., Клоска С., Альтманн Т. (февраль 2001 г.). «Комплексные исследования биологии растений с использованием многопараллельных методов». Текущее мнение в области биотехнологии. 12 (1): 82–6. Дои:10.1016 / S0958-1669 (00) 00165-8. PMID 11167078.
  7. ^ Файн О (2001). «Объединение геномики, анализа метаболома и биохимического моделирования для понимания метаболических сетей». Сравнительная и функциональная геномика. 2 (3): 155–68. Дои:10.1002 / cfg.82. ЧВК 2447208. PMID 18628911.
  8. ^ Weckwerth W (2003). «Метаболомика в системной биологии». Ежегодный обзор биологии растений. 54: 669–89. Дои:10.1146 / annurev.arplant.54.031902.135014. PMID 14503007. S2CID 1197884.
  9. ^ Гудакр Р., Вайдьянатан С., Данн В. Б., Харриган Г. Г., Келл Д. Б. (май 2004 г.). «Метаболомика в цифрах: получение и понимание глобальных данных о метаболитах». Тенденции в биотехнологии. 22 (5): 245–52. Дои:10.1016 / j.tibtech.2004.03.007. PMID 15109811.
  10. ^ Wishart DS, Tzur D, Knox C., Eisner R, Guo AC, Young N, et al. (Январь 2007 г.). "HMDB: база данных метаболизма человека". Исследования нуклеиновых кислот. 35 (Проблема с базой данных): D521-6. Дои:10.1093 / нар / gkl923. ЧВК 1899095. PMID 17202168.
  11. ^ Джуисон Т., Нокс С., Невеу В., Джумбоу И., Го А.С., Ли Дж. И др. (Январь 2012 г.). "YMDB: База данных метаболома дрожжей". Исследования нуклеиновых кислот. 40 (Проблема с базой данных): D815-20. Дои:10.1093 / nar / gkr916. ЧВК 3245085. PMID 22064855.
  12. ^ Guo AC, Jewison T, Wilson M, Liu Y, Knox C, Djoumbou Y, et al. (Январь 2013). «ECMDB: База данных метаболома E. coli». Исследования нуклеиновых кислот. 41 (Проблема с базой данных): D625-30. Дои:10.1093 / нар / gks992. ЧВК 3531117. PMID 23109553.
  13. ^ Мюллер Л.А., Чжан П., Ри С.Ю. (июнь 2003 г.). «AraCyc: база данных о биохимических путях распространения Arabidopsis». Физиология растений. 132 (2): 453–60. Дои:10.1104 / стр.102.017236. ЧВК 166988. PMID 12805578.
  14. ^ а б Bouatra S, Aziat F, Mandal R, Guo AC, Wilson MR, Knox C и др. (Сентябрь 2013 г.). «Метаболом мочи человека». PLOS ONE. 8 (9): e73076. Bibcode:2013PLoSO ... 873076B. Дои:10.1371 / journal.pone.0073076. ЧВК 3762851. PMID 24023812.
  15. ^ а б Мандал Р., Го А.С., Чаудхари К.К., Лю П., Яллоу Ф.С., Донг Э. и др. (Апрель 2012 г.). «Многоплатформенная характеристика метаболома спинномозговой жидкости человека: всестороннее и количественное обновление». Геномная медицина. 4 (4): 38. Дои:10,1186 / г 337. ЧВК 3446266. PMID 22546835.
  16. ^ а б Psychogios N, Hau DD, Peng J, Guo AC, Mandal R, Bouatra S и др. (Февраль 2011 г.). «Метаболом сыворотки человека». PLOS ONE. 6 (2): e16957. Bibcode:2011PLoSO ... 616957P. Дои:10.1371 / journal.pone.0016957. ЧВК 3040193. PMID 21359215.
  17. ^ Канехиса М., Гото С. (январь 2000 г.). «KEGG: киотская энциклопедия генов и геномов». Исследования нуклеиновых кислот. 28 (1): 27–30. Дои:10.1093 / nar / 28.1.27. ЧВК 102409. PMID 10592173.
  18. ^ Хауг К., Салек Р.М., Конеса П., Хастингс Дж., Де Матос П., Райнбек М. и др. (Январь 2013). «MetaboLights - универсальный репозиторий с открытым доступом для исследований метаболомики и связанных метаданных». Исследования нуклеиновых кислот. 41 (Проблема с базой данных): D781-6. Дои:10.1093 / нар / гкс1004. ЧВК 3531110. PMID 23109552.
  19. ^ Копка Дж., Шауэр Н., Крюгер С., Биркемейер С., Усадель Б., Бергмюллер Е. и др. (Апрель 2005 г.). "[email protected]: база данных метаболома Голма". Биоинформатика. 21 (8): 1635–8. Дои:10.1093 / биоинформатика / bti236. PMID 15613389.
  20. ^ Каспи Р., Альтман Т., Дейл Дж. М., Дреер К., Фулчер К.А., Гилхэм Ф. и др. (Январь 2010 г.). «База данных метаболических путей и ферментов MetaCyc и коллекция баз данных путей / генома BioCyc». Исследования нуклеиновых кислот. 38 (Проблема с базой данных): D473-9. Дои:10.1093 / нар / gkp875. ЧВК 2808959. PMID 19850718.
  21. ^ Фахи Е., Суд М., Коттер Д., Субраманиам С. (июль 2007 г.). «Онлайн-инструменты LIPID MAPS для исследования липидов». Исследования нуклеиновых кислот. 35 (Проблема с веб-сервером): W606-12. Дои:10.1093 / нар / гкм324. ЧВК 1933166. PMID 17584797.
  22. ^ Smith CA, O'Maille G, Want EJ, Qin C., Trauger SA, Brandon TR, et al. (Декабрь 2005 г.). «МЕТЛИН: база данных масс-спектров метаболитов». Терапевтический мониторинг лекарственных средств. 27 (6): 747–51. Дои:10.1097 / 01.ftd.0000179845.53213.39. PMID 16404815. S2CID 14774455.
  23. ^ Wishart DS, Jewison T, Guo AC, Wilson M, Knox C, Liu Y и др. (Январь 2013). «HMDB 3.0 - База данных метаболома человека в 2013 году». Исследования нуклеиновых кислот. 41 (Проблема с базой данных): D801-7. Дои:10.1093 / нар / гкс1065. ЧВК 3531200. PMID 23161693.
  24. ^ Техеро Риосерас А., Гарсиа Гомес Д., Эберт Б. Э., Бланк Л. М., Ибаньес А. Дж., Синуес П. М. (октябрь 2017 г.). «Комплексный анализ волатиллома дрожжей в реальном времени». Научные отчеты. 7 (1): 14236. Bibcode:2017НатСР ... 714236Т. Дои:10.1038 / с41598-017-14554-у. ЧВК 5660155. PMID 29079837.
  25. ^ Чжу Дж., Хилл Дж. Э. (июнь 2013 г.). «Обнаружение Escherichia coli с помощью профилирования ЛОС с использованием вторичной электрораспылительной ионизации-масс-спектрометрии (SESI-MS)». Пищевая микробиология. 34 (2): 412–7. Дои:10.1016 / j.fm.2012.12.008. ЧВК 4425455. PMID 23541210.

внешняя ссылка