研究人員逐漸懂得，如果你真的想要了解細(xì)胞行為，你需要研究代謝物。基因編碼蛋白質(zhì)，而蛋白質(zhì)作用于小分子。這些分子的存在和豐度，被統(tǒng)稱為代謝組（metabolome），反映和影響了健康、營(yíng)養(yǎng)、免疫系統(tǒng)等。

與其他的組學(xué)學(xué)科相似，代謝組學(xué)的數(shù)據(jù)收集是個(gè)問(wèn)題，但肯定不是研究人員面對(duì)的最大問(wèn)題。大多數(shù)人都同意，更大的問(wèn)題是弄清楚代謝組學(xué)數(shù)據(jù)集到底意味著什么。“數(shù)據(jù)分析仍是個(gè)巨大的瓶頸，”賽默飛世爾代謝組學(xué)的市場(chǎng)部經(jīng)理Yingying Huang說(shuō)。

幸運(yùn)的是，不斷出現(xiàn)的分析工具正在幫助打破這個(gè)瓶頸。

光譜圖庫(kù)

代謝組學(xué)的數(shù)據(jù)分析主要分為兩個(gè)部分：峰值檢出（peak picking）和峰值鑒定（peak identification）。峰值檢出是利用代表不同條件（如健康和患病）的多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行篩選的過(guò)程，并鑒定出它們之間不同的光譜特征。在這些峰被發(fā)現(xiàn)之后，它們所代表的化合物必須被鑒定。

多個(gè)軟件包可處理第一個(gè)問(wèn)題，包括商業(yè)化工具（如安捷倫的MassHunter Profinder，布魯克的ProfileAnalysis，賽默飛世爾的SIEVE™和Waters的Progenesis QI）以及免費(fèi)工具（MZmine和XCMS Online）。而一些圖庫(kù)正在開(kāi)發(fā)或已被開(kāi)發(fā)出，以解決第二個(gè)問(wèn)題。

斯克里普斯研究所（Scripps Research Institute）代謝組學(xué)和質(zhì)譜中心的主任Gary Siuzdak談到，他的METLIN數(shù)據(jù)庫(kù)目前列出了240,000種化合物，其中11,600種有MS/MS光譜數(shù)據(jù)。而人類代謝組數(shù)據(jù)庫(kù)（HMDB）有近42,000種化合物，其中1,164種有MS和MS/MS數(shù)據(jù)。此外還有其他選擇，包括ChemSpider和MassBank。

當(dāng)然，我們不可能收集每個(gè)代謝產(chǎn)物的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，加州大學(xué)戴維斯分校的Oliver Fiehn認(rèn)為。目前有太多的代謝產(chǎn)物，而并非全部都有純化形式作為標(biāo)準(zhǔn)品。“在某些時(shí)候，你必須預(yù)測(cè)MS/MS圖譜會(huì)怎么樣，”他說(shuō)。

Fiehn解決這個(gè)問(wèn)題的工具是LipidBlast，它包含200,000個(gè)預(yù)測(cè)的脂類光譜。“這很難[做到]，”Fiehn承認(rèn)，因?yàn)榕c肽段不同，代謝物有各種形狀、形式和大小。有了LipidBlast，用戶能夠?qū)⑺鼈兾粗�的圖譜與圖庫(kù)進(jìn)行比較，看看是否有hit，就像DNA研究人員利用BLAST將基因序列與GenBank比較。賽默飛世爾也有個(gè)類似的工具，叫LipidSearch™。

阿爾伯塔大學(xué)（University of Alberta）的化學(xué)教授Liang Li最近推出了一個(gè)類似的項(xiàng)目，MyCompoundID.org，以擴(kuò)展HMDB的用途。MyCompoundID的建立是從HMDB中抽取8,000種代謝物，并計(jì)算它們的質(zhì)量以及經(jīng)歷76種可能的生物轉(zhuǎn)化（如磷酸化、甲基化或D-核糖基化）后的預(yù)測(cè)光譜特征。這些結(jié)果將幫助研究人員縮小未知光譜特征的可能身份。

了解賽默飛世爾的代謝組學(xué)研究工具

SWATH采集

代謝組學(xué)研究可能是靶向，也可能是非靶向的。對(duì)于前者，研究人員設(shè)定他們的儀器（通常是三重四級(jí)桿質(zhì)譜儀）來(lái)掃描特定的代謝物。而對(duì)于后者，儀器掃描特定質(zhì)量范圍內(nèi)的一切，但只收集高豐度離子的MS/MS碎片數(shù)據(jù)。

這種所謂的數(shù)據(jù)依賴的流程是為方便起見(jiàn)而設(shè)計(jì)的。不過(guò)Fiehn認(rèn)為，它不盡如人意，有時(shí)研究人員發(fā)現(xiàn)樣品之間的特定離子變化明顯，但沒(méi)有被碎裂，因?yàn)樗�是低豐度的。

最近，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的Ruedi Aebersold介紹了這個(gè)問(wèn)題的解決方案1，它已被AB SCIEX商業(yè)化。這種被稱為SWATH™ MS的策略避開(kāi)了數(shù)據(jù)依賴處理，而支持?jǐn)?shù)據(jù)非依賴的處理，即所有進(jìn)入質(zhì)譜儀的離子都被碎裂和分析。它逐步分析用戶定義的分離窗口，重復(fù)，并通過(guò)計(jì)算整理出產(chǎn)生的碎片，從而覆蓋很寬的質(zhì)量范圍。

2013年，華盛頓大學(xué)的化學(xué)家Gary Patti利用安捷倫的6520 Q-TOF質(zhì)譜儀和定制的R package，在代謝物上應(yīng)用了一種類似的方法2。據(jù)AB SCIEX的高級(jí)營(yíng)銷經(jīng)理Fadi Abdi介紹，AB SCIEX如今正將SWATH技術(shù)應(yīng)用在蛋白質(zhì)組學(xué)上。

用戶在TripleTOF®質(zhì)譜儀上收集高速的光譜數(shù)據(jù)，并利用MS/MS光譜圖庫(kù)來(lái)解釋它，這與蛋白質(zhì)組學(xué)的方法相似。“在數(shù)據(jù)依賴的分析中，如果您沒(méi)有觸發(fā)您的分子，則無(wú)法識(shí)別它，”Abdi談道。“SWATH允許您收集樣品中所有可檢測(cè)種類的數(shù)據(jù)，帶來(lái)更為全面的定量覆蓋。”

通路分析

在研究人員鑒定出有趣的代謝物后，他們需要找出它們?cè)谏�物系統(tǒng)中的作用。這時(shí)就需要通路分析的工具。通路分析讓研究人員能夠?qū)⒋�謝物定位到已知的生化通路上，為可能的遺傳角色及其他代謝物提供線索。

Fiehn的實(shí)驗(yàn)室寫(xiě)了一個(gè)通路分析的工具，名為MetaMapp，而大部分商業(yè)化的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析包也包含通路分析。賽默飛世爾的SIEVE數(shù)據(jù)分析包中就有這樣的模塊，它關(guān)聯(lián)到KEGG通路數(shù)據(jù)庫(kù)，而B(niǎo)ruker Daltonics也即將推出它的Compass PathwayScreener工具。

不過(guò)，Metabolon（北卡羅來(lái)納州的一家代謝組學(xué)服務(wù)供應(yīng)商）的首席科學(xué)家Mike Milburn認(rèn)為，僅僅將代謝物定位到已知的通路商，還不足以看清整幅圖像。Metabolon已經(jīng)完成了約3000項(xiàng)代謝組學(xué)研究，每年開(kāi)展600-700項(xiàng)，半數(shù)是科研客戶。這些經(jīng)驗(yàn)使得他們能夠看到其他研究人員難以獲得的代謝鳥(niǎo)瞰圖。

對(duì)許多研究人員而言，開(kāi)始代謝組學(xué)流程所需的技能、專長(zhǎng)和費(fèi)用使得外包給Metabolon這樣的公司更為常見(jiàn)。但是那些愿意自己承擔(dān)重任的研究人員也會(huì)發(fā)現(xiàn)，他們并不缺少計(jì)算上的工具。

無(wú)論采用哪種方式，Bruker Daltonics代謝組學(xué)的市場(chǎng)部經(jīng)理Aiko Barsch說(shuō)，“我會(huì)鼓勵(lì)新客戶進(jìn)入代謝組學(xué)，因?yàn)槟莾喊�含了那么多的信息。有那么多新東西有待發(fā)現(xiàn)。”

（作者：Jeffrey M. Perkel/生物通編譯）

參考文獻(xiàn)

[1] Gillet, LC, et al., “Targeted data extraction of the MS/MS spectra generated by data independent acquisition: A new concept for consistent and accurate proteome analysis,” Mol Cell Proteomics, 11:O111.016717, 2012. [PubMed ID: 22261725]

[2] Nikolskiy, I, et al., “An untargeted metabolomics workflow to improve structural characterization of metabolites,” Anal Chem, 85:7713-9, 2013. [PubMed ID: 23829391]