米乐m6中国官方网站 成功开发了新型质谱与生物信息学相结合的代谢组分析高通量新平台“PiTMaP”！ ！

名古屋大学医学研究生院桂在津副教授（院长：门松健二）兼高等研究所（所长：须藤义行）、东京女子医科大学助理教授江口诚一郎、国立先进产业技术研究所井口亮等首席研究员领导的研究小组，创建了“代谢组学”的新型高通量平台“分析”是一种内源性代谢物的综合分析方法，通过整合新的质谱方法“探针电喷雾电离串联质谱（PESI/MS/MS）”和使用 R 统计分析语言的生物信息学。 pipeline)”研发成功。

在本研究中，我们建立了一种利用 PESI/MS/MS 直接测量小鼠和人体器官样本中与糖酵解、TCA 循环、磷酸戊糖途径和蛋氨酸代谢途径等体内主要代谢途径相关的 72 种代谢物的方法，仅需 24 分钟，无需复杂的预处理操作。此外，利用统计分析语言R的生物信息学，我们成功地完全自动创建所有目标成分的箱线图、结果的多变量分析和图形表示、计算VIP值并根据VIP值客观地缩小测试目标成分的范围、进行考虑FDR校正的显着性检验、以及为观察到显着差异的成分创建箱线图，所有这些都在一分钟内完成。此外，通过将PiTMaP应用于肝损伤模型小鼠的肝脏样本和不同恶性程度的人类脑膜瘤的脑样本，我们成功提取了与每种病理状况相关的代谢物，成功证明了PiTMaP的实用性。

PiTMaP是一个新的高通量平台，任何人都可以轻松快速地进行代谢组分析，近年来受到广泛关注，并且在推广代谢组分析方面极为有效。此外，PiTMaP有望在更广泛的领域得到应用，例如代谢性疾病小鼠模型的快速病理分析等，以及应用于神经外科等外科手术过程中的术中辅助诊断技术。此外，通过将目标成分扩展到包括次生代谢物，有望应用于近年来受到广泛关注的植物科学和暴露组分析。

这项研究成果是基于名古屋大学研究强化促进项目、Young New Field Creation Research Unit Frontier（体内实时组学实验室，代表研究员桂在津）、东京女子医科大学、国立先进产业技术研究所的共同研究成果，于2020年5月25日发表在美国科学杂志《Frontier》上。分析化学''将以网络版发布。

近年来代谢组分析¹广泛用于病理分析和药物毒性机制探索，但目前主要用作代谢组分析的测量系统质谱²被使用。然而，进行质谱分析需要复杂的预处理操作，处理多个样本需要大量的精力和时间，因此强烈需要高通量的代谢组分析。特别是，质谱仪的操作通常是高度专业化的，这为代谢组分析的推广设置了很高的障碍。此外，代谢组学分析获得的数据是多变量数据，结果的解释需要多变量分析³是必不可少的。

因此，代谢组分析高吞吐量平台⁴为了构建10420_10444|生物信息学⁵

到目前为止，Zaitsu 副教授领导的研究小组，尖端电喷雾电离串联质谱法 (PESI/MS/MS)⁶，我们开发了一种方法，可以直接测量小鼠器官样本中的代谢物，无需复杂的预处理操作（Zaitsu et al Analytical Chemistry 2016，Hayashi, Zaitsu et al Analytica Chimica Acta 2017）。由于该方法使用微针采样并电离目标成分，不需要复杂的预处理操作，可以直接测量器官中的代谢物，因此被强烈期望应用于高通量分析。然而，传统方法的目标成分数量仅限于26个，为了将该方法应用于代谢组分析，必须扩大目标成分的数量。此外，即使使用PESI/MS/MS快速收集数据，对结果的解释也需要逐步的多变量分析和显着性检验，为了实现高通量，必须开发能够快速分析数据的生物信息学。

新开发的 PiTMaP，常用于液相色谱串联质谱 (LC/MS/MS)，预定的 SRM 方法⁷'' 首次直接从小鼠等器官样本引入 PESI/MS/MS，糖酵解、TCA循环、磷酸戊糖途径、β-氧化途径、蛋氨酸代谢途径等体内代谢途径⁸相关的 72 种代谢物成分只需 24 分钟。此外，统计分析语言R⁹针对所有目标成分箱线图¹⁰，多变量分析和结果可视化，VIP值¹¹的计算以及根据 VIP 值客观地缩小测试目标组件的范围，以及FDR 修正¹²并在一分钟内为观察到显着差异的组件创建箱线图。此外，为了验证PiTMaP的实用性，我们进行了1）通过过量服用解热镇痛药对乙酰氨基酚（APAP）创建的肝损伤模型小鼠和对照小鼠，以及2）患有不同程度恶性肿瘤的人类。脑膜瘤¹³的大脑样本。

对APAP诱导的肝损伤模型小鼠和对照小鼠进行PiTMaP的结果显示，APAP诱导的肝损伤模型小鼠组和对照小鼠组分离良好，如图1所示。此外，利用VIP值缩小了待测成分的范围，考虑多重测试的显着性差异检验（图2）结果表明，29种代谢物发生了显着变化，包括减少谷胱甘肽、牛磺酸和 TCA 循环的组成部分。它是APAP的活性代谢产物，被称为APAP引起的肝损伤的有毒物质N-乙酰基-4-苯醌亚胺 (NAPQI) 已知可通过谷胱甘肽结合来解毒，在这项研究中，在 APAP 肝损伤模型小鼠中观察到还原型谷胱甘肽显着减少。此外，氧化应激和线粒体紊乱在 APAP 诱导的肝损伤中发挥了作用，PiTMaP 成功检测到具有抗氧化作用的牛磺酸显着减少，以及 TCA 循环成分显着变化。

接下来，我们将 PiTMaP 应用于不同恶性程度的人类脑膜瘤大脑样本（G1 至 G3）。考虑到饮食等的影响，我们制定了严格的标准，使用 VIP 值来缩小测试成分的范围。在 PiTMaP 执行结果和多变量分析结果中观察到 G1 和 G3 之间的组分离（图 3），但这三个组显示在三个方向上分离，表明恶性肿瘤的进展和代谢组的变化不是连续的。此外，通过考虑多重检验的显着性检验（图4），在G1-G2和G1-G3之间观察到脂肪酸的硬脂酸存在显着差异，并且明确了硬脂酸随着脑膜瘤的恶性程度的进展而减少。虽然G2和G3之间的代谢物没有显着差异，但在G1和G3之间观察到乳酸和牛磺酸的显着变化。众所周知，癌细胞中无氧呼吸加速，乳酸蓄积，并且认为癌性G3中乳酸显着增加，这是由于无氧呼吸增加的结果。此外，有报道称，癌性脑膜瘤中的牛磺酸浓度高于周围未癌变区域，提示脑膜瘤的恶变与牛磺酸的变化存在关系。

综上所述，我们使用模型小鼠和人体器官样本成功证明了 PiTMaP 的实用性。

PiTMaP 是一个新的高通量平台，在加速代谢组分析并使代谢组分析更加普遍方面非常有效，并且使任何人都可以轻松快速地执行代谢组分析。通过使用PiTMaP，有望应用于代谢性疾病模型小鼠的快速病理分析以及神经外科等外科手术过程中的术中辅助诊断技术。未来，通过增加更多的测量组件，将有可能实现更广泛领域的综合分析，这一点尤其是近年来引起了广泛关注。暴露分析¹⁴此外，未来我们将能够更轻松地使用统计分析语言R进行生物信息学分析。图形用户界面 (GUI)¹⁵

1。代谢组分析：

代谢物（metabolites）的总数称为代谢组，综合分析生物体内代谢组变化的方法称为代谢组分析。通常，在进行诸如从生物样品中提取和浓缩代谢物的预处理操作后，使用气相色谱质谱法、气相色谱串联质谱法、液相色谱串联质谱法等测量代谢组。[返回来源]

2。质谱分析：

指的是一种分析方法，其中待分析成分被电离，并使用电场等以依赖于质量的方式分离电离的目标成分。此外，执行质谱分析的装置称为质谱仪。[返回来源]

3。多变量分析：

一种通过将在由大量解释变量（本研究中的代谢物）组成的多维空间中绘制的观察对象投影到二维平面等来降低维数来可视化数据的方法。有主成分分析（PCA），它在不提供观察对象所属组的信息的情况下执行降维，以及PLS-DA，它提供组信息并执行降维以便将每个组分开。[返回来源]

4。高通量平台：

一项基础技术，可实现从数据采集到分析的高速处理。[返回来源]

5。生物信息学：

翻译为生物信息学，是指利用信息科学和统计学来分析生命科学中获得的数据的方法和技术。[返回来源]

6。尖端电喷雾电离串联质谱 (PESI/MS/MS)：

探针电喷雾电离是山梨大学 Kenzo Hiraoka 教授于 2007 年开发的一种新型电离方法，可使用尖端直径为 700 nm 的细针进行样品采集和电离。串联质谱法（MS/MS）是指使用三个称为“四极杆”的质量分离器与质谱仪的质量分离器串联的分析方法。由于 MS/MS 能够实现两级质量分离，因此可以对电离目标成分进行特异性检测。通过将 PESI 与具有较高化合物识别能力的串联质谱 (MS/MS) 相结合，无需预处理即可直接检测器官中的目标成分。 2016年，Zaitsu副教授领导的研究小组报告了世界上第一个使用PESI/MS/MS进行直接代谢物分析的方法。[返回来源]

7。预定的SRM方法：

使用质谱仪时，为了测量目标成分，需要将离子化的目标成分放入质谱仪一段时间。因此，在观察多个成分时，需要为各成分分配进入质谱仪的时间。因此，当试图同时测量大量成分时，每个成分的采集时间变得极短，导致目标成分的检测灵敏度降低。因此，通过预先将目标成分分成几组并减少同时测量的目标成分的数量，可以防止将目标成分装入装置中所花费的时间变短并避免灵敏度的降低。另外，通过对质量分析装置进行调度，使得当一组的测定结束时，自动开始下一组的目标成分的测定，从而能够在维持灵敏度的同时测定大量的目标成分。使用这种目标组件的分组和组的自动调度的分析方法被称为调度SRM方法。[返回来源]

8。主要代谢途径如糖酵解、TCA循环、磷酸戊糖途径、β-氧化途径、蛋氨酸代谢途径：

糖酵解是一种通过分解代谢反应分解葡萄糖以产生能量的途径。 TCA循环是线粒体内产生能量的回路，其组成成分包括柠檬酸和α-酮戊二酸。磷酸戊糖途径是从糖酵解中的葡萄糖-6-磷酸到也在糖酵解中的甘油醛-3-磷酸的替代途径。蛋氨酸代谢途径是产生谷胱甘肽和牛磺酸等代谢物的途径，这些代谢物可防御氧化应激。这些代谢途径深入参与癌症和药物性肝损伤的发病机制，在代谢组分析中全面观察这些代谢途径主要成分的变化极为重要。[返回来源]

9。统计分析语言R：

它是一种用于统计分析的开源免费软件编程语言，其特点是能够执行高速计算。可以使用多种开源统计方法。[返回来源]

10。箱线图：

用于可视化整个数据分散情况的图表，使用显示数据中值、整个数据的 75% 和 25% 的“方框”，以及显示数据最大值和最小值的“须线（线）”。[返回参考源]

11。 VIP价值：

PLS（Projection to Latent Structures）模型是多变量分析方法之一，它代表变量重要性投影（Variable Importance Projection），可以量化并以数字形式表达有助于待分析组（例如对照组和病理组）分离的解释变量（代谢组分析中的每个代谢物）对组分离的贡献。[返回来源]

12FDR修正：

众所周知，当重复检验多次时，相对于设定的显着性水平（一般为005）做出假阳性判断的概率增加（称为1型错误（α错误）），这称为检验的多重性问题。避免这种“测试多重性问题”的一种方法是调整错误发现率 (FDR)，以便即使多次重复测试，总体 α 错误率（全族错误率）也不会超过 005。注意，显着性概率（p值）通常在FDR校正后显示为q值，因此可以看出它是校正值。[返回来源]

13。脑膜瘤：

一种由覆盖大脑的脑膜发展而来的脑肿瘤，其发生的原因尚不清楚。病程中可能发生恶变，世界卫生组织（WHO）根据恶性程度将其从良性到恶性分为三级（G1、G2、G3）。[返回来源]

14。暴露组分析：

一种对体内存在的外源性物质与内源性物质进行综合分析的方法。[返回来源]

15。图形用户界面 (GUI)：

一种可以使用屏幕上显示的可视化工具轻松执行计算机指令的方法。这里，我们指的是一种允许用户直观地执行使用统计分析语言 R 执行的处理的方法。[返回来源]