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脂质组学
脂质组学
脂质组学 2019-06-28 15:43

 
1 仪器配置: Thermo Fisher Orbitrap Elite
(配置有专业的脂质组学检测软件,可以鉴定近1700种脂质)
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2  主要分析物质:
   非极性类脂
        主要包括胆固醇、胆固醇酯以及甘油三酯
   极性类脂
        主要包括甘油磷脂、鞘脂类和糖脂类。
   类脂代谢物
        主要包括长链酰基辅酶A、长链酰基肉碱、非酯化的脂肪酸、神经酰胺、溶血磷脂分子、类花生酸、甘油二酯、鞘氨醇-3-磷酸盐等
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3  分析流程:
脂质的提取:根据脂质不溶于水易溶于有机溶剂的特性,通常采用合适的有机溶剂进行提取。
仪器检测: 液相色谱-质谱联用技术是一种常用的脂质分析方法.获得原始的色谱图。
数据处理: 数据采集下来,将原始谱图转换成可以用于定性定量分析的数据。
数据分析:多变量分析,主成分分析,PLS-DA (partial least-squares discriminantanalysis)以及OPLS-DA (orthogonal partial least-squares discriminant analysis)分析,用于分析脂质组学数裾中变量之间的关系,寻找潜在的生物标志物。
结构鉴定:通过在脂质碎片数据库中搜索母离子和碎片离子质量进行脂质分析,并可输出数字化的或图形化的报告,适用于各种脂质分子类型、脂质类别、脂肪酸和长链碱基的分析。
脂质相关生物信息学: 在对脂质进行定性、定量分析时,需要使用生物信息学的方法分析大量的数据特,别是脂质代谢组的综合分析随着我们对脂质组学的研究不断增多,信息量不断增大,我们需要将这些信息和数据结合起来去促进脂质组学的进一步发展。基因组学、蛋白质组学和脂质组学研究结果的整合,脂质代谢途径及其相关网络构建等同样需要相应的生物信息学支持
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4  参考文献:
1.Optimization of harvesting, extraction, and analytical protocolsfor UPLC-ESI-MS-based metabolomic analysis of adherent mammalian cancer cells. Anal Bioanal Chem. 2013 June ;405(15): 5279–5289. doi:10.1007/s00216-013-6927-9.
2.Lipidomic Profiling of Influenza Infection Identifies Mediators that Induce and Resolve Inflammation. Cell 154, 213–227, July 3, 2013.
3.The role of sphingosine andceramide kinases in inflammatory responses.Immunol Lett,2005.96(2):1 75—1 85.
4.Lipid extraction by methyl—tert-butyl ether forhigh-throughput lipidomics.J Lipid Res.2008, 49:1137-1146.
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5 脂质组学介绍:
 
    脂质组学是对生物体、组织或细胞中脂质类代谢物以及与其相互作用的分子进行全面系统的分析与鉴定,了解脂质的结构和功能,进而揭示脂质代谢与细胞、器官乃至机体的生理、病理过程之间关系的一门学科。
  
    目前己知哺乳动物细胞中含1000~2000种脂质,但是脂质的种类远不止这些,据保守估计理论上主要的脂质种类共包含将近200000种脂类分。脂质从大的方面可以分为3类即极性脂质主要包括甘油磷脂、鞘脂等,非极性脂质包括甘油酯等及脂质的代谢物质比如脂肪酸,它是具有生物活性的脂质分子的前体。
美国国立卫生研究院(NIH)的“脂质代谢途径研究计划"分类系统将脂质具体的分为八大类其中包括脂肪酸类(fattyacids)、鞘脂类(sphingolipids)、甘油脂类(glycerolipids)、甘油磷脂类(glycerophosph1ipids)、固醇脂类(sterol lipids)、糖脂类(saecharolipids)、孕烯醇酮脂类(prenol lipids)和多聚乙烯类(polyketides)。
质谱技术是脂质组学领域中最核心的研究手段, 目前已能对各种脂质尤其是磷脂进行高分辨率、高灵敏度、高通量的分析。随着质谱技术的进步, 脂质组学在疾病脂生物标志物的识别、疾病诊断、药物靶点及先导化合物的发现和药物作用机制的研究等方面已展现出广泛的应用前景.
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