微生物代謝組學？通過代謝組學研究，不僅可以發現生物體在受到各種內外環境擾動后的不同應答，還可以區分同種不同個體之間的表型差異。因此，代謝組學在國際醫藥、動植物、微生物等領域得到了廣泛應用。代謝組學的優勢不僅在于其技術的通用性和易接受性，還在于其能夠揭示生物體在不同環境條件下的代謝狀態變化。那么，微生物代謝組學？一起來了解一下吧。

微生物生產代謝曲線圖

代謝組學入門到精通問題匯總答案

01. 代謝組學的定義是什么？代謝組學研究生物體在特定條件下的所有小分子代謝物，通過定性定量分析揭示代謝規律。

02. 代謝組學的研究步驟包括哪些？ 樣品處理 數據采集 數據預處理 數據分析 標志物識別 通路分析

03. 代謝組學的特點與優勢有哪些？關注內源性化合物：專注于生物體內自然產生的代謝物。 疾病診斷和藥物篩選：提供疾病生物標志物和藥物作用機制信息。 生物學機理橋梁：連接基因、蛋白質和表型，提供深入生物學理解。 代謝物研究深入：相比基因和蛋白質，代謝物水平的變化更直接反映生物狀態。

04. 生物學重復的建議樣本數量是多少？ 臨床樣本：N≥30 動物樣本：N≥10 細胞樣本：N≥8 植物和微生物樣本：N≥8

05. 代謝組學常用的檢測平臺有哪些？ GCMS LCMS，因其靈活性和高通量性常用 NMR

0609. 關鍵術語解釋LCMS/MS：液相色譜質譜聯用技術，用于高靈敏度檢測。

比較代謝組學

代謝組學研究思路主要包括以下幾點：

代謝組學概述：

代謝組學是研究分子量小于1000Da的小分子的學科，如糖、有機酸、脂質、氨基酸、芳香烴等。

通過分析特定時期或條件下的生物體組分或細胞的全部代謝產物，以尋找差異代謝物。

代謝組學的分類：

非靶向代謝組學：廣泛用于生物標志物的尋找和驗證，能檢測更多差異代謝物。

靶向代謝組學：針對特定目標代謝物進行研究，更專注于特定代謝路徑或疾病相關的代謝物。

應用領域：

涵蓋農林、畜牧業、基礎醫學、臨床診斷、生物醫藥和微生物領域等。

研究思路：

單獨或聯合其他組學分析：整合轉錄組學、蛋白質組學、微生物組學等不同層面的信息，構建基因調控網絡，深入理解分子調控及因果關系。

揭示生物進程和疾病過程中的分子機理和遺傳基礎：通過代謝組學研究，揭示生物體內代謝物的變化，進而理解生物進程和疾病的發生機制。

什么是代謝組學

代謝組是測定細胞內所有代謝小分子（如TAC里面各種代謝產物）的含量，蛋白質組是測定體內各種蛋白質含量。 相同點大概就是都主要是靠質譜 蛋白質組已經比較成熟，有很好的搜庫（鑒定）手段，以及比較好定量手段，如SILAC，TMT等方法，一次一般可以測量幾千個蛋白 代謝組（可能不同的機構會有不同，以下僅基于我了解到的數據）各個實驗室一般需要建立自己的庫，一般也就幾百個小分子。一般會把質譜的正負離子模式都掃一下，暫時沒有通用的定量方法，所以數據可信度不如蛋白質組高 一般蛋白質組更為常用，代謝組的話需要有特定的研究方向，比如研究脂肪代謝之類的，就針對那些油脂分子 PS：用質譜研究藥物代謝和研究組學其實差別很大的，做組學的話如果不是某些特殊情況，你自己不會分析譜圖也不是太影響結果，只要看得懂by離子就好了。看LZ的意思，估計是不需要用到蛋白質組了，代謝組我也只是剛開始做，只能說protocol我們用下面這個，具體的分析步驟得看實驗室需求。代謝組學有一個很熱門的應用，就是用來鑒定微生物的taxonomy。在不少大的生物技術公司和農業公司，除了用16S rRNA和基因組判定taxonomy,還會結合代謝組學的數據。

代謝組結果的單位

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微生物群及其代謝產物在維持人類健康與疾病發展中扮演著至關重要的角色。然而，深入了解微生物組和代謝物之間錯綜復雜的相互作用一直是一個具有挑戰性的任務。尤其是在研究腸道代謝物時，確定代謝物的來源——是源自腸道微生物的代謝活動還是宿主自身的代謝過程——是一個無法回避的關鍵問題。

為了應對這一挑戰，Yu, Gang等人于2022年發表了一項重要研究[@yu2022metorigin]，其中介紹了一個能夠區分微生物和宿主代謝物的創新工具。該工具的核心是一個經過人工驗證的代謝物數據庫，該數據庫根據代謝物的來源進行了分類，包括：

值得注意的是，該工具目前沒有提供R版本，用戶需要訪問其官方網站來使用。本教程旨在指導用戶如何準備網站所需的輸入文件，以便能夠順利利用這一工具進行代謝物來源的區分分析，從而增進對微生物組和宿主代謝物之間相互關系的理解。

對數據[OmicsDataSet-Zeybel et al. - 2022.xlsx]處理后生成的，可參考1) 代謝組數據分析二：數據預處理；2）代謝組數據分析四：差異分析

在準備網站所需的輸入文件時，確保代謝物以唯一的標識符進行標識是至關重要的。

疲勞代謝組學

前言

耶拿大學Sebastian B?cker課題組在Nature Biotechnology期刊上發布了一項研究，引入了名為CANOPUS的計算方法，該方法運用深度神經網絡，從碎片譜中預測出2497個化合物分類，特別針對那些缺乏光譜和結構參考數據的化合物，且無需串聯質譜訓練數據。此方法預測性能卓越。

研究對象：CANOPUS計算工具

期刊：Nature Biotechnology

影響因子：54.908

生物技術：代謝組學

研究背景

液相色譜質譜（LC-MS）在代謝組學領域廣泛應用，可檢測成百上千的代謝物。然而，由于譜庫不完整和有參考光譜的化合物在亞類中分布不均，預測未知分子結構化合物存在挑戰。目前存在三種結構分類策略，包括基于光譜類似度聚類、數據庫檢索、使用機器學習直接預測化合物類別。Sebastian B?cker課題組提出CANOPUS，通過為每個代謝產物MS/MS特征分配化合物類別，解決這些問題。

研究技術路線

研究結果

工作流程

訓練階段：使用支持向量機（SVMs）從碎片光譜預測分子指紋，該指紋作為深度神經網絡（DNN）的輸入，隨后預測所有化合物類別。預測階段：給定MS/MS譜作為輸入，通過計算碎片樹預測分子指紋，使用DNN從指紋中預測化合物類別。

以上就是微生物代謝組學的全部內容，重要過程：土壤微生物通過分解有機物、固定氮素、產生生物活性物質等過程，對植物生長發育、土壤養分循環和生態系統的穩定性起著重要作用。土壤代謝組學分析有助于揭示這些微生物代謝產物對植物和土壤功能的調控機制。應用領域：農業生產：通過比較不同環境或處理條件下土壤微生物代謝組的差異，內容來源于互聯網，信息真偽需自行辨別。如有侵權請聯系刪除。