O čem je metabolomika?

co je metabolomika?

rychle Se rozvíjející oblasti metabolomika kombinuje strategie pro identifikaci a kvantifikaci buněčných metabolitů pomocí sofistikovaných analytických technologií s aplikací statistických a multi-varianta metody pro extrakci informací a interpretace dat. V posledních dvou desetiletích došlo k obrovskému pokroku v sekvenování řady různých organismů. Současně byly provedeny velké investice do vývoje analytických přístupů k analýze různých buněčných produktů, jako jsou genové exprese (transkripty), proteiny a metabolity. Všechny tyto tak-zvané ‚omics přístupy, včetně genomiky, transcriptomics, proteomika a metabolomika, jsou považovány za důležité nástroje, které mají být použity a využity k pochopení biologie organismu a jeho reakce na podněty v oblasti životního prostředí nebo genetické odchylky.

Metabolity jsou považovány za „jednat jako mluvený jazyk, vysílání signálů z genetické architektury a životního prostředí“ (1), a proto, metabolomika je za to, že poskytují přímý „funkční odečet fyziologický stav“ organismu (2). K analýze metabolitů v různých organismech, tkáních nebo tekutinách byla použita řada analytických technologií (přehled viz odkaz 3). Hmotnostní spektrometrie spolu na různých chromatografických separačních technik, jako je tekutá nebo plynová chromatografie nebo NMR, jsou hlavní nástroje pro analýzu velkého počtu metabolitů současně. Přestože je tato technologie vysoce sofistikovaná a citlivá, v metabolomice stále existuje několik úzkých míst. Vzhledem k obrovské rozmanitosti chemických struktur a velkým rozdílům v hojnosti není k dispozici žádná jediná technologie pro analýzu celého metabolomu. Proto musí být zavedena řada komplementárních přístupů pro extrakci, detekci, kvantifikaci a identifikaci co největšího počtu metabolitů (3,4).

Další výzva v metabolomika je získat informace a interpretovat je v biologickém kontextu z obrovského množství dat, produkované vysoce výkonné analyzátory. Použití sofistikovaných statistických a multi-varianta nástrojů pro analýzu dat, včetně shlukové analýzy, cesta, mapování, komparativní překryvy, a heatmaps, byl nejen vzrušující a strmé proces učení pro biochemiky, ale také ukázala, že současné myšlení se musí změnit, aby se vypořádat s velkým množstvím dat, a rozlišovat mezi hlukem a skutečné vzorek související informace. Kromě toho, a stále bez konsensu v metabolomické komunitě, je otázka: „jak se vypořádáme s údaji, které nedávají biologický smysl na základě literatury a obecných znalostí?“Začínáme dokonce předpokládat, kam nás metabolomika spolu s ostatními technologiemi omics povede: najdeme více odpovědí na naše otázky nebo přinese více otázek vyžadujících více odpovědí?

Potenciál a aplikace metabolomika

k Dispozici jsou čtyři koncepční přístupy v metabolomika: cíl analýzy metabolitu profilování, metabolomika, a metabolický fingerprinting (5). Cílová analýza byla aplikována po mnoho desetiletí a zahrnuje stanovení a kvantifikaci malého souboru známých metabolitů (cílů) pomocí jedné konkrétní analytické techniky s nejlepším výkonem pro zajímavé sloučeniny. Profilování metabolitů se naproti tomu zaměřuje na analýzu větší sady sloučenin, identifikovaných i neznámých s ohledem na jejich chemickou povahu. Tento přístup byl použit pro mnoho různých biologických systémů pomocí GC-MS, včetně rostlin (6), mikrobů (7), moči (8) a vzorků plazmy (9). Metabolomika využívá komplementární analytické metodiky, například LC-MS/ MS, GC-MS a / nebo NMR, aby určila a kvantifikovala co nejvíce metabolitů, ať už identifikovaných nebo neznámých sloučenin. Čtvrtým koncepčním přístupem je metabolický otisk prstu (nebo otisk stopy pro vnější a / nebo vylučované metabolity). Zde je generován metabolický „podpis“ nebo hmotnostní profil sledovaného vzorku a poté porovnán ve velké populaci vzorků, aby se zjistily rozdíly mezi vzorky. Když jsou detekovány signály, které mohou významně rozlišovat mezi vzorky, jsou identifikovány metabolity a lze objasnit biologickou relevanci této sloučeniny, což výrazně zkracuje dobu analýzy.

Od metabolity jsou tak úzce vázána na fenotyp organismu, metabolomika může být použit pro širokou škálu aplikací, včetně fenotypizační geneticky modifikovaných rostlin a podstatné rovnocennosti testování, stanovení genové funkce, a sledování reakce na biotický a abiotický stres. Metabolomika proto může být viděn jako překlenutí mezery mezi genotypem a fenotypem (5), poskytuje komplexnější pohled na to, jak buňky fungují, stejně jako identifikace nových nebo výrazné změny ve specifických metabolitů. Analýza a dolování dat metabolomických datových souborů a jejich metadat může také vést k novým hypotézám a novým cílům pro biotechnologie.

Metabolomika a evoluce

k dnešnímu dni je většina výzkumu evoluce založena na konstrukci fylogenetických stromů druhů pomocí sekvencí genomů, genů, mRNA a / nebo proteinů. Korelace genové a proteinové exprese je však nízká a korelace mezi genovou expresí a metabolity ještě nižší. Metabolity, zejména sekundární metabolity, jsou však pro většinu organismů nesmírně důležité, aby se bránily před stresujícím prostředím nebo predátory. Ačkoli primární metabolity podílející se v centrální metabolismus může být použit k určení nutriční a stavu růstu, sekundární metabolit profily mohou lépe odrážet diferenciaci druhů a jejich komplexní reakci na faktory životního prostředí a ostatní organismy. Sada sekundárních metabolitů v organismu může být úžasně složitá, a zatímco určité sloučeniny lze nalézt v různých organismech, obrovské množství sloučenin je velmi druhově specifické. Sekundární metabolity jsou proto považovány za potenciální markery pro taxonomii a fylogenetiku (10).

pravděpodobně nejlepší a nejzajímavější aplikace metabolomických nástrojů pro rozlišení různých druhů hub byly shrnuty Smedsgaardem a Nielsenem (11). Přímá infuzní elektro-sprejová hmotnostní spektrometrie (DiMS) byla použita pro rychlou chemickou klasifikaci vláknitých hub. Surové houbové extrakty řady různých poddruhů byly přímo injikovány do hmotnostního spektrometru a výsledné hmotnostní profily byly porovnány pomocí nástrojů chemometrické analýzy (4). Více než 80% analyzovaných druhů by mohlo být klasifikováno na základě jejich hmotnostního profilu ve srovnání s konvenční fenotypovou identifikací.

V naší laboratoři jsme pomocí metabolomika určit román mechanismy pro přizpůsobení se a tolerance rostlin k abiotickým stresům, jako je sucho, zasolení, chladu, mrazu a nedostatku minerálních látek nebo toxických účincích (www.acpfg.com.au). Naše hlavní rostliny zájmu jsou obiloviny, jako je ječmen a pšenice, ale také jsme se podívat na model rostliny nebo rostliny, které jsou známo, že vykazují větší míru tolerance k stresu, stavu. Srovnání reakcí různých druhů na různé stresy prokázalo, že existuje řada reakcí, které jsou specifické pro stres a/nebo rostliny, a několik, které jsou běžné mezi stresy a / nebo rostlinami. Proto jsme se rozhodli porovnat hladiny metabolitů v listech čtyř různých druhů: mech Physcomitrella patens, modelové rostliny Arabidopsis thaliana a zemědělských plodin Hordeum vulgare L. a Triticum aestivum L. porovnali Jsme metabolitů v nepřízvučné rostlin s cílem zjistit, jestli existuje korelace mezi úrovní tolerance a profily metabolitů. Použili jsme GC-MS k profilování ∼140 známých metabolitů (12) a normalizovali data pro srovnání mezi druhy. Multivariační analýza výsledného souboru dat za použití principu součásti nebo hierarchická shluková analýza prokázala, že metabolitu profily ze čtyř druhů jsou velmi odlišné, s ječmene a pšenice list profilů, které jsou nejvíce podobné (Obrázek 1A). První princip složka oddělena pšenice a ječmen od dalších dvou druhů, což představuje 58% variability celého souboru údajů. Obrázek 1B ukazuje znázornění tepelné mapy stejné datové sady porovnávající hladiny metabolitů různých druhů. Většina metabolitů je na mnohem nižší úrovni v mechu a Arabidopsis ve srovnání s ječmenem a pšenicí (surové údaje nejsou uvedeny). Existuje několik výjimek, včetně močoviny, glycerolu, tyraminu, alantoinu, tokoferolu, xylitolu, fukosy a inositolu.Nachází se na mnohem vyšších úrovních v mechu než u všech ostatních druhů. To vyvolává otázku, zda tyto metabolity mohou být zodpovědné za vysokou toleranci mechu k abiotickým stresům (13).

Tento příklad ukazuje potenciál metabolomika, aby být použity pro identifikaci a klasifikaci organismů. Výše uvedené příklady mohou být pouze začátkem. Jsme přesvědčeni, že je užitečné věnovat více systematické studium porovnat profily metabolitů mezi větší počet organismů pomocí komplementární analytické přístupy, aby pokrytí jako mnoho metabolitů, jak je to možné, a zjistit, zda metabolit jsou profily týkající se fylogenetických a evolučních vztahů mezi organismy. Tento typ studie může mít za následek nové poznatky o vývoji cest, mechanismech přežití a životě obecně.

Metabolomika v kontextu systémové biologie

jak jsme popsali v tomto článku, metabolomika se ideálně zaměřuje na analýzu všech malých molekul v buňce. Toto je pouze část buněčných produktů v buňce. Pro přístup k systémové biologii poskytuje metabolomika pouze měření části všech prvků v biologickém systému. Přesto, biologie systémů zahrnuje nejen schopnost měřit všechny prvky systému, jako jsou DNA, mRNA, proteinů, metabolitů, a konstrukční prvky, jako jsou buněčné stěny a membrány, ale také k určení vztahu těchto prvků, aby jeden druhého jako součást reakce systému na ekologické, nebo genetické odchylky. Po integraci všech různých úrovní informací, záměrem je, aby se model chování systému pomocí výpočetních metod, které mohou umožnit popis chování systému v rámci jakékoliv rozrušení. Systémy biologie přístup vyžaduje, biologů, fyziků, počítačových vědců, inženýrů, chemiků a matematiků naučit společný jazyk, který jim umožňuje vzájemně komunikovat. Dalším důležitým požadavkem pro úspěšné systémy biologie přístupu je vytvoření prostředí, které poskytuje přístup k všechny high-propustnost platformy potřebné k získání a měření vlastnosti a prvky systému zájmů. Také, efektivní systémy biologie přístup musí nabídnout příležitost a stupnice pro rychlý rozvoj a zaměstnanost z nové globální technologie a výkonné výpočetní nástroje, které umožňují shromažďování, třídění, analýzy, integrace, a nakonec, modelování biologických informací.

Systémy, přístupy k lidské onemocnění, jako je rakovina, kardiovaskulární onemocnění a obezita, bude to dát příležitost, aby výrazně usnadnit úspěch výběru nové cíle pro léčbu a vývoj léčiv. V budoucnu nám systémová biologie může umožnit vyvinout nové přístupy v medicíně, které budou prediktivní, preventivní a personalizované. Cílem je dosáhnout schopnost určit pravděpodobnostní historii zdraví pro každého individuální, a v tomto rámci biologie systémů bude strategie pro objevování a vývoj nových terapeutických i preventivních léků.

stručně řečeno, studium odezvy různých organismů různé napětí a prostředí na genetické, přepis, bílkovin a metabolitů za použití různých metod a porovnání těchto výsledků s výsledky z jiných organismů posílí jejich integraci do systémové biologie rámce. Jak se rámec vyvíjí, větší synergie mezi organismy poskytne mnohem jasnější obraz o funkci buněk, orgánů a organismů, což nás přiblíží k pochopení jejich rolí v přírodě.