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代謝物組

代謝物組（英語：Metabolome）是指在一個生物樣品中發現的完整的一套小分子化學物質。[1]所述生物樣品可以是一個細胞，一個細胞器，一個器官，一個組織，一個組織提取物，一個生物流體或整個生物體。在給定的代謝物組發現的小分子的化學物質可能既包括內源性代謝物，它們是由生物體天然產生的（如氨基酸，有機酸，核酸，脂肪酸，胺，糖，維生素，輔因子，顏料，抗生素等），又包括外源化學物質（如藥物，環境污染物，食品添加劑，毒素和其它生物異源物質），它們不是由生物體天然產生的。[2][3]換句話說，代謝物組既有內源性代謝物組又有外源性代謝物組。內源性代謝物組可進一步細分為包括「初級」的和「次級」的代謝物組（特別是指植物的或微生物的代謝物組時）。初級代謝產物是直接參與正常的生長，發育和繁殖。次級代謝產物並不直接參與這些過程，但通常具有重要的生態功能。次級代謝產物可能包括色素，抗生素或部分生物異源物質代謝廢物的衍生產品。一個小分子有資格作為一種代謝物，或者被認為是代謝物組的一部分，必須通常具有分子量<1500道爾頓。[2]這意味着例如糖脂，多糖，短肽（<14個氨基酸）和小的寡核苷酸（<5個鹼基）的分子可以視為代謝物質或代謝物組的成分。另一方面，非常大的高分子，如蛋白質，信使RNA，核糖體RNA，microRNA和去氧核糖核酸(DNA)絕對不是代謝物質，並且不被認為是代謝物組的一部分。代謝物組的研究被稱為代謝物組學（英語：Metabolomics）。

顯示基因組、轉錄組、蛋白質組、和代謝物組（脂質組、糖組）之間關係的一般模式。

起源

代謝物組（Metabolome）的這個英文詞看起來是「代謝物（metabolite）」和「染色體（chromosome）」這個英文詞的混合。它被構建為暗示代謝物由基因間接編碼或作用於基因和基因產物。術語「代謝物組」（英語：Metabolome）首先在1998年[1][4]被使用，並且可能是與現有的生物術語相匹配的，指的是完整的基因集合（基因組），完整的蛋白質集合（蛋白質組）和完整的轉錄物集合（轉錄物組）。關於代謝物組的第一本書於2003年出版[5]。第一本致力於代謝物組學的雜誌（簡稱《代謝物組學》）於2005年推出，目前由Royston Goodacre博士主編。 關於代謝組學分析的一些更重要的早期論文列在下面的參考文獻中[6][7][8][9]。

測量代謝物組

代謝物組反映了生物體的基因組與其環境之間的相互作用。結果，生物體的代謝物組可以作為其表型的優良探針（即其基因型及其環境的產物）。可以使用許多不同的技術包括核磁共振波譜法（NMR）和質譜法（MS）來測量（識別，定量，或分類）代謝產物。大多數質譜（MS）方法必須連接到各種形式的液相色譜（LC），氣相色譜（GC）或毛細管電泳（CE）以促進化合物分離。每種方法通常能夠一次識別或表徵50-5000種不同的代謝物或代謝物「特徵」，這取決於所使用的儀器或方案。參見圖2，了解不同分析方法與其靈敏度之間的關係。目前，不可能通過單一的分析方法分析代謝物組的整個範圍。

與基因組甚至蛋白質組不同，代謝物組是一個高度動態的實體，可以在幾秒鐘或幾分鐘的時間內發生劇烈變化。因此，使用核磁共振波譜法（NMR）和質譜法（MS）的代謝組學的修改版本，在多個時間段或短時間間隔內測量代謝物的興趣越來越大。

代謝物組數據庫

因為生物體的代謝組織主要由其基因組定義，不同的物種將具有不同的代謝物組。事實上，番茄的代謝物組與蘋果的代謝物組不同之處在於這兩種水果味道如此不同。此外，與這些器官和組織相關的不同組織，不同器官和生物流體也可以具有明顯不同的代謝物組。不同生物體和不同組織/生物流體具有這樣不同的代謝物組的事實已經導致生物特異性生物流體特異性代謝物組數據庫的發展。一些知名的代謝組學數據庫包括人類代謝物組數據庫（英語：Human Metabolome Database）或HMDB[10]，酵母代謝組數據庫（英語：Yeast Metabolome Database）或YMDB[11]，大腸桿菌代謝物組數據庫（英語：E. Coli Metabolome Database）或ECMDB[12]，擬南芥代謝物組數據庫或AraCyc[13]，以及尿代謝物組數據庫[14]，腦脊液（CSF）代謝物組數據庫[15]，和血清代謝物組學數據庫[16] 。後三個數據庫是人類生物流體特有的。還存在許多非常流行的一般代謝物數據庫，包括京都基因與基因組百科全書(KEGG)[17]，MetaboLights[18]，戈爾姆代謝物組數據庫（英語：Golm Metabolome Database）[19]，MetaCyc（英語：MetaCyc）[20]，LipidMaps[21]，和Metlin[22]。代謝物組數據庫與代謝物數據庫可以進行區分，因為代謝物數據庫包含來自多個生物體的輕微註釋的或天然的代謝物數據，而代謝組學數據庫包含特定生物體的豐富詳細的和大量參考的化學的，途徑的，光譜的和代謝物濃度數據。

參看

參考資料

  1. ^ 1.0 1.1 Oliver, SG; Winson MK; Kell DB; Baganz F. Systematic functional analysis of the yeast genome. Trends Biotechnol. September 1998, 16 (9): 373–8. PMID 9744112. doi:10.1016/S0167-7799(98)01214-1. 
  2. ^ 2.0 2.1 Wishart, DS. Current progress in computational metabolomics. Brief Bioinform. September 2007, 8 (5): 279–93. PMID 17626065. doi:10.1093/bib/bbm030. 
  3. ^ Nordström, A; O'Maille G; Qin C; Siuzdak G. Nonlinear data alignment for UPLC-MS and HPLC-MS based metabolomics: quantitative analysis of endogenous and exogenous metabolites in human serum. Anal. Chem. 2006, 78 (10): 3289–95. PMID 16689529. doi:10.1021/ac060245f. 
  4. ^ Tweeddale, H; Notley-McRobb L; Ferenci T. Effect of slow growth on metabolism of Escherichia coli, as revealed by global metabolite pool ("metabolome") analysis.. J Bacteriol. Oct 1998, 180 (19): 5109–16. PMC 107546  . PMID 9748443. 
  5. ^ Harrigan, G. G. & Goodacre, R. (eds). Metabolic Profiling: Its Role in Biomarker Discovery and Gene Function Analysis.. Boston: Kluwer Academic Publishers. 2003. ISBN 1-4020-7370-4. 
  6. ^ Fiehn, O.; Kloska S; Altmann T. Integrated studies on plant biology using multiparallel techniques.. Curr. Opin. Biotechnol. 2001, 12 (1): 82–6. PMID 11167078. doi:10.1016/S0958-1669(00)00165-8. 
  7. ^ Fiehn, O. Combining Genomics, Metabolome Analysis, and Biochemical Modelling to Understand Metabolic Networks.. Comp. Funct. Genomics. 2001, 2 (3): 155–68. PMC 2447208  . PMID 18628911. doi:10.1002/cfg.82. 
  8. ^ Weckwerth, W. Metabolomics in systems biology. Annu Rev Plant Biol. 2003, 54: 669–89. PMID 14503007. doi:10.1146/annurev.arplant.54.031902.135014. 
  9. ^ Goodacre, R.; Vaidyanathan S; Dunn WB; Harrigan GG; Kell DB. Metabolomics by numbers: acquiring and understanding global metabolite data.. Trends Biotechnol. 2004, 22 (5): 245–52. PMID 15109811. doi:10.1016/j.tibtech.2004.03.007. 
  10. ^ Wishart, DS; Tzur D; Knox C; et al. HMDB: the Human Metabolome Database. Nucleic Acids Research. January 2007, 35 (Database issue): D521–6. PMC 1899095  . PMID 17202168. doi:10.1093/nar/gkl923. 
  11. ^ Jewison T, Neveu V, Lee J, Knox C, Liu P, Mandal R, Murthy RK, Sinelnikov I, Guo AC, Wilson M, Djoumbou Y, Wishart DS. The Yeast Metabolome Database.. Nucleic Acids Research. Jan 2012, 40 (Database issue): D815–20. PMC 3245085  . PMID 22064855. doi:10.1093/nar/gkr916. 
  12. ^ Guo, A.; Jewison T; Wilson M; Liu Y; Knox C; Djoumbou Y; Lo P; Mandal R; Krishnamurthy R; Wishart DS. ECMDB: the E. coli Metabolome Database. Nucleic Acids Res. Jan 2013, 41 (Database issue): D625–30. PMC 3531117  . PMID 23109553. doi:10.1093/nar/gks992. 
  13. ^ Mueller, LA; Zhang P; Rhee SY. AraCyc: a biochemical pathway database for Arabidopsis.. Plant Physiol. June 2003, 132 (2): 453–60. PMC 166988  . PMID 12805578. doi:10.1104/pp.102.017236. 
  14. ^ Bouatra S, Aziat F, Mandal R, Guo AC, Wilson MR, Knox C, Bjorndahl TC, Krishnamurthy R, Saleem F, Liu P, Dame ZT, Poelzer J, Huynh J, Yallou FS, Psychogios N, Dong E, Bogumil R, Roehring C, Wishart DS. The human urine metabolome.. PLoS ONE. Sep 2013, 8 (9): e73076. PMC 3762851  . PMID 24023812. doi:10.1371/journal.pone.0073076. 
  15. ^ Mandal, R; Guo AC; Chaudhary KK; Liu P; Yallou FS; Dong E; Aziat F; Wishart DS. Multi-platform characterization of the human cerebrospinal fluid metabolome: a comprehensive and quantitative update. Genome Med. Apr 2012, 4 (4): 38. PMC 3446266  . PMID 22546835. doi:10.1186/gm337. 
  16. ^ Psychogios N, Hau DD, Peng J, Guo AC, Mandal R, Bouatra S, Sinelnikov I, Krishnamurthy R, Eisner R, Gautam B, Young N, Xia J, Knox C, Dong E, Huang P, Hollander Z, Pedersen TL, Smith SR, Bamforth F, Greiner R, McManus B, Newman JW, Goodfriend T, Wishart DS. The human serum metabolome.. PLoS ONE. Feb 2011, 6 (2): e16957. PMC 3040193  . PMID 21359215. doi:10.1371/journal.pone.0016957. 
  17. ^ Kanehisa, M.; Goto S. KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. Nucleic Acids Res. 2000, 28 (1): 27–30. PMC 102409  . PMID 10592173. doi:10.1093/nar/28.1.27. 
  18. ^ Haug K, Salek RM, Conesa P, Hastings J, de Matos P, Rijnbeek M, Mahendraker T, Williams M, Neumann S, Rocca-Serra P, Maguire E, González-Beltrán A, Sansone SA, Griffin JL, Steinbeck C. MetaboLights--an open-access general-purpose repository for metabolomics studies and associated meta-data. Nucleic Acids Res. 2013, 41 (Database issue): D781–6. PMC 3531110  . PMID 23109552. doi:10.1093/nar/gks1004. 
  19. ^ Kopka, J; Schauer N; Krueger S; Birkemeyer C; Usadel B; Bergmuller E; Dormann P; Weckwerth W; Gibon Y; Stitt M; Willmitzer L; Fernie AR; Steinhauser D. [email protected]: the Golm Metabolome Database. Bioinformatics. 2005, 21 (8): 1635–1638. PMID 15613389. doi:10.1093/bioinformatics/bti236. 
  20. ^ Caspi R, Altman T, Dale JM, Dreher K, Fulcher CA, Gilham F, Kaipa P, Karthikeyan AS, Kothari A, Krummenacker M, Latendresse M, Mueller LA, Paley S, Popescu L, Pujar A, Shearer AG, Zhang P, Karp PD. The MetaCyc database of metabolic pathways and enzymes and the BioCyc collection of pathway/genome databases. Nucleic Acids Res. January 2010, 38 (Database issue): D473–9. PMC 2808959  . PMID 19850718. doi:10.1093/nar/gkp875. 
  21. ^ Fahy, E.; Sud M; Cotter D; Subramaniam S. LIPID MAPS online tools for lipid research.. Nucleic Acids Res. July 2007, 35 (Web Server issue): W606–12. PMC 1933166  . PMID 17584797. doi:10.1093/nar/gkm324. 
  22. ^ Smith, CA; I'Maille G; Want EJ; Qin C; Trauger SA; Brandon TR; Custodio DE; Abagyan R; Siuzdak G. METLIN: a metabolite mass spectral database.. Ther Drug Monit. 2005, 27 (6): 747–51. PMID 16404815. doi:10.1097/01.ftd.0000179845.53213.39. 
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