基于质谱的代谢组学数据分析技术研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 黄文洁

作者： 黄文洁;吴绍文;刘蕊;孔谦;晏石娟

作者机构：

关键词： 代谢组;质谱;数据预处理;数据库;代谢物鉴定;分子网络算法

期刊名称： 广东农业科学

ISSN： 1004-874X

年卷期： 2022 年 49 卷 011 期

页码： 96-109

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 代谢组学是系统生物学研究的重要组成部分,是一种对特定条件下生物体内所有内源性小分子代谢物进行全面定性和定量分析的技术.质谱和核磁共振系统的不断更新迭代推进了代谢组学技术的迅猛发展,其中质谱技术因其能同时检测出数千个生物流体、细胞和组织中的代谢物,且所需前处理步骤简单,已发展为当前代谢组学研究中应用最广泛的技术,开发基于质谱的代谢组学数据分析方法也因此成为过去10年代谢组学研究的热点领域.对基于GC-MS和LC-MS的代谢组学数据预处理、代谢组学数据统计分析、代谢途径富集分析,以及未知代谢物鉴定4个方向取得的研究进展进行系统总结,详细介绍常用的数据分析策略和分析软件;并重点综述了包括基于数据库、分子网络算法、人工智能算法等未知代谢物鉴定的前沿方法,最后展望了基于质谱的代谢组学数据分析的未来发展方向,在已知生化反应和分子网络分析的基础上再整合代谢物合成的遗传位点等信息,有望进一步提高代谢物的鉴定数量和准确度.全面综述基于质谱的代谢组学数据分析技术,将为开发新的代谢组学分析方法和挖掘代谢组学数据的生物学意义提供重要的参考和思路.

分类号： Q94-3

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