Wat is metabolomics alles over?

Wat is metabolomics?

het snel opkomende gebied van metabolomics combineert strategieën om cellulaire metabolieten te identificeren en te kwantificeren met behulp van geavanceerde analytische technologieën met de toepassing van statistische en multi-variant methoden voor informatie-extractie en data-interpretatie. In de laatste twee decennia werd enorme vooruitgang geboekt in de sequencing van een aantal verschillende organismen. Gelijktijdig, werden de grote investeringen gedaan om analytische benaderingen te ontwikkelen om de verschillende celproducten, zoals die van genuitdrukking (afschriften), proteã nen, en metabolites te analyseren. Elk van deze zogenaamde ‘ omics benaderingen, met inbegrip van genomics, transcriptomics, proteomics, en metabolomics, worden beschouwd als belangrijke hulpmiddelen die moeten worden toegepast en gebruikt om de biologie van een organisme en zijn reactie op milieustimuli of genetische verstoring te begrijpen.

metabolieten worden beschouwd als” als gesproken taal, als het uitzenden van signalen uit de genetische architectuur en het milieu “(1), en daarom wordt metabolomica beschouwd als een directe” functionele uitlezing van de fysiologische toestand ” van een organisme (2). Een waaier van analytische technologieën is aangewend om metabolites in verschillende organismen, weefsels, of vloeistoffen te analyseren (voor overzicht zie verwijzing 3). Massaspectrometrie gekoppeld aan verschillende chromatografische scheidingstechnieken, zoals vloeistof of gaschromatografie of NMR, zijn de belangrijkste hulpmiddelen om een groot aantal metabolites tegelijkertijd te analyseren. Hoewel de technologie hoogst verfijnd en gevoelig is, zijn er nog een paar knelpunten in metabolomics. Wegens de reusachtige diversiteit van chemische structuren en de grote verschillen in overvloed, is er geen enige technologie beschikbaar om volledige metabolome te analyseren. Daarom moet een aantal complementaire benaderingen worden vastgesteld voor extractie, detectie, kwantificering en identificatie van zoveel mogelijk metabolieten (3,4).

een andere uitdaging in metabolomics is om de informatie te extraheren en het in een biologische context te interpreteren uit de enorme hoeveelheid gegevens die door hoog-productieanalysatoren worden geproduceerd. De toepassing van geavanceerde statistische en multi-variante data-analysetools, waaronder clusteranalyse, pathway mapping, vergelijkende overlays en heatmaps, is niet alleen een spannend en steil leerproces voor biochemici geweest, maar heeft ook aangetoond dat het huidige denken moet veranderen om te gaan met grote datasets en onderscheid te maken tussen ruis en echte monster-gerelateerde informatie. Bovendien, en nog zonder consensus in de metabolomicsgemeenschap, is de vraag, “Hoe behandelen wij gegevens die geen biologische betekenis Maken gebaseerd op literatuur en gemeenschappelijke kennis?”We beginnen pas aan te nemen waar metabolomics, samen met de andere omics-technologieën, ons zal leiden: zullen we meer antwoorden op onze vragen vinden of zal het meer vragen brengen die meer antwoorden vereisen?

potentieel en toepassingen van metabolomics

er zijn vier conceptuele benaderingen in metabolomics: doelanalyse, metabolite profiling, metabolomics en metabole fingerprinting (5). De doelanalyse is toegepast vele decennia en omvat de bepaling en de kwantificering van een kleine reeks bekende metabolites (doelstellingen) gebruikend één bepaalde analytische techniek van beste prestaties voor de samenstellingen van belang. Metabolite het profileren, anderzijds, richt zich op de analyse van een grotere reeks samenstellingen, zowel geà dentificeerd als onbekend met betrekking tot hun chemische aard. Deze benadering is toegepast voor vele verschillende biologische systemen gebruikend GC-lidstaten, met inbegrip van installaties (6), microben (7), urine (8), en plasmasteekproeven (9). Metabolomics gebruikt complementaire analytische methodes, bijvoorbeeld, LC-lidstaten/lidstaten, GC-lidstaten, en / of NMR, om zo veel metabolites mogelijk te bepalen en te kwantificeren, of geà dentificeerde of Onbekende samenstellingen. De vierde conceptuele benadering is metabolische vingerdruk (of footprinting voor externe en/of afgescheiden metabolieten). Hier wordt een metabolisch “handtekening” of massaprofiel van de steekproef van belang geproduceerd en dan vergeleken in een grote steekproefpopulatie aan het scherm voor verschillen tussen de steekproeven. Wanneer de signalen die tussen steekproeven beduidend kunnen onderscheiden worden ontdekt, worden metabolites geà dentificeerd en de biologische relevantie van die samenstelling kan worden opgehelderd, zeer verminderend de analysetijd.

omdat metabolieten zo nauw verbonden zijn met het fenotype van een organisme, kan metabolomica worden gebruikt voor een groot aantal toepassingen, waaronder fenotypering van genetisch gemodificeerde planten en substantiële equivalentietests, bepaling van de genfunctie en monitoring van reacties op biotische en abiotische stress. Metabolomics kan daarom worden gezien als het overbruggen van het hiaat tussen genotype en fenotype (5), die een uitgebreidere mening verstrekken over hoe cellen functioneren, evenals het identificeren van nieuwe of opvallende veranderingen in specifieke metabolites. De analyse en de datamining van metabolomic gegevensreeksen en hun metadata kunnen ook tot nieuwe hypothesen en nieuwe doelstellingen voor biotechnologie leiden.

Metabolomics and evolution

tot op heden is het meeste evolutieonderzoek gebaseerd op de bouw van fylogenetische bomen van soorten met behulp van sequenties van genomen, genen, mRNA en/of eiwitten. Nochtans, is de correlatie van gen en eiwituitdrukking laag en die tussen genuitdrukking en metabolites zelfs lager. Nochtans, zijn metabolites, vooral secundaire metabolites, uiterst belangrijk voor de meeste organismen om zich tegen stressvolle milieu ‘ s of predatoren te verdedigen. Hoewel primaire metabolites betrokken bij Centraal metabolisme kunnen worden gebruikt om nutritionele en de groeistatus te bepalen, kunnen de secundaire metabolite profielen beter de differentiatie van species en hun complexe reactie op milieufactoren en andere organismen weerspiegelen. De suite van secundaire metabolites in een organisme kan verbazend complex zijn, en terwijl bepaalde samenstellingen in verschillende organismen kunnen worden gevonden, is een groot aantal samenstellingen zeer species-specifiek. Secundaire metabolieten worden daarom beschouwd als potentiële markers voor taxonomie en fylogenetica (10).

waarschijnlijk zijn de beste en meest opwindende toepassingen van metabolomicstools om verschillende schimmelsoorten te onderscheiden samengevat door Smedsgaard en Nielsen (11). Direct infusion electro-spray massaspectrometrie (DiMS) werd gebruikt voor de snelle chemische classificatie van filamenteuze schimmels. Ruwe schimmelextracten van een aantal verschillende ondersoorten werden direct geïnjecteerd in een massaspectrometer en resulterende massaprofielen vergeleken met behulp van chemometrische analyse-instrumenten (4). Meer dan 80% van de geanalyseerde soorten kan worden geclassificeerd op basis van hun massaprofiel vergeleken met een conventionele fenotypische identificatie.

in ons laboratorium gebruiken we metabolomics om nieuwe mechanismen te bepalen voor aanpassing en tolerantie van planten aan abiotische stress, zoals droogte, zoutgehalte, koude, vorst en minerale deficiënties of toxiciteiten (www.acpfg.com.au). Onze belangrijkste planten van belang zijn granen, zoals gerst en tarwe, maar we kijken ook naar modelplanten of planten waarvan bekend is dat ze een grotere mate van tolerantie vertonen voor een bepaalde stressconditie. De vergelijking van de reacties van verschillende soorten op verschillende spanningen toonde aan dat er een aantal reacties zijn die stress-en/of plantspecifiek zijn en een paar die gemeenschappelijk zijn tussen spanningen en/of planten. Daarom hebben we besloten om de niveaus van metabolieten in de bladeren van vier verschillende soorten te vergelijken: de Mos Physcomitrella patens, de modelplant Arabidopsis thaliana, en de gewas planten Hordeum vulgare L. en Triticum aestivum L. We hebben de metabolite niveaus in onbeklemde planten vergeleken om te onderzoeken of er een correlatie is tussen tolerantieniveaus en metabolite profielen. Wij gebruikten GC-lidstaten aan profiel 140 140 bekende metabolites (12) en normaliseerden de gegevens voor vergelijking tussen de species. Multivariate analyse van de resulterende dataset met behulp van principe component of hiërarchische cluster analyse toonde aan dat de metabolite profielen van de vier soorten zijn zeer verschillend, met gerst en tarwe blad profielen zijn het meest vergelijkbaar (figuur 1A). De eerste component scheidde tarwe en gerst van de andere twee soorten, goed voor 58% van de variabiliteit van de hele gegevensverzameling. Figuur 1B toont een hittekaartweergave van dezelfde gegevensverzameling die de niveaus van metabolieten van de verschillende species vergelijkt. De meeste metabolieten zijn op een veel lager niveau in mos en Arabidopsis in vergelijking met gerst en tarwe (ruwe gegevens niet getoond). Er zijn een paar uitzonderingen, waaronder ureum, glycerol, tyramine, allantoïne, tocoferol, xylitol, fucose en inositol, die zijn.op veel hogere niveaus in het mos dan bij alle andere soorten. Dit roept de vraag op of die metabolieten verantwoordelijk kunnen zijn voor de hoge tolerantie van mos voor abiotische spanningen (13).

dit voorbeeld toont het potentieel van metabolomics aan dat Voor de identificatie en classificatie van organismen moet worden gebruikt. De hierboven genoemde voorbeelden kunnen slechts het begin zijn. Wij geloven dat het de moeite waard is om een meer systematische studie na te streven om metabolite profielen tussen een groter aantal organismen te vergelijken gebruikend aanvullende analytische benaderingen om zo veel metabolites mogelijk te behandelen, en om te onderzoeken of de metabolite profielen met phylogenetic en evolutionaire verhoudingen tussen organismen zijn verwant. Dit type studie kan resulteren in nieuwe inzichten in de evolutie van wegen, overlevingsmechanismen, en het leven in het algemeen.

Metabolomics in een systeembiologiecontext

zoals we in dit artikel hebben beschreven, richt metabolomics zich idealiter op de analyse van alle kleine moleculen in een cel. Dit is slechts een deel van de cellulaire producten binnen een cel. Voor een benadering van de systeembiologie, verstrekt metabolomics slechts de meting van een gedeelte van alle elementen in een biologisch systeem. Toch, systeembiologie omvat niet alleen de capaciteit om alle elementen van een systeem, zoals DNA, mRNA, proteã nen, metabolites, en structurele elementen zoals celwanden en membranen te meten, maar ook om de verhouding van die elementen aan elkaar als deel van de reactie van het systeem op milieu of genetische verstoring te bepalen. Na het integreren van alle verschillende niveaus van informatie, is het de bedoeling om het gedrag van het systeem te modelleren met behulp van computationele methoden die de beschrijving van het gedrag van het systeem onder elke vorm van verstoring mogelijk maken. Een systeembiologiebenadering vereist biologen, natuurkundigen, computerwetenschappers, ingenieurs, chemici en wiskundigen om een gemeenschappelijke taal te leren die hen in staat stelt met elkaar te communiceren. Een andere belangrijke vereiste voor een succesvolle systeembiologiebenadering is het creëren van een omgeving die toegang biedt tot alle hoog-productieplatforms die nodig zijn om de eigenschappen en elementen van het systeem van belang te verkrijgen en te meten. Ook moet een effectieve systeembiologie aanpak de mogelijkheid en schaal bieden voor snelle ontwikkeling en inzet van nieuwe wereldwijde technologieën en krachtige computationele tools die het mogelijk maken het verzamelen, classificeren, analyseren, integreren en uiteindelijk modelleren van biologische informatie.

systemen voor ziekten bij de mens, zoals kanker, hart-en vaatziekten en obesitas, zullen de mogelijkheid bieden om het succes van het selecteren van een nieuw doel voor behandelingen en de ontwikkeling van geneesmiddelen aanzienlijk te vergemakkelijken. In de toekomst kan systeembiologie ons in staat stellen om nieuwe benaderingen in de geneeskunde te ontwikkelen die voorspellend, preventief en gepersonaliseerd zullen zijn. Het doel zou zijn om het vermogen te bereiken om een probabilistische gezondheidsgeschiedenis voor elk individu te bepalen, en binnen dat kader zal systeembiologie een strategie zijn voor de ontdekking en ontwikkeling van nieuwe therapeutische en preventieve geneesmiddelen.

samengevat zal het bestuderen van de respons van verschillende organismen op verschillende spanningen en omgevingen op het niveau van de genen, transcript, proteïne en metaboliet met behulp van verschillende methoden en het vergelijken van deze resultaten met die van andere organismen hun integratie in een systeembiologiekader versterken. Naarmate het kader zich ontwikkelt, zal de grotere synergie tussen organismen een veel duidelijker beeld geven van de functie van cellen, organen en organismen, waardoor we dichter bij het begrijpen van hun rol in de natuur komen.